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Enregistrement W2966022563 · doi:10.1038/s41598-019-47643-1

Neural indices of listening effort in noisy environments

2019· article· en· W2966022563 sur OpenAlexaff
Andrew Dimitrijevic, Michael L. Smith, Darren S. Kadis, David R. Moore

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensSunnybrook HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersManchester Biomedical Research CentreNational Institutes of HealthNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésActive listeningAuditory cortexAudiologyNoise (video)Speech perceptionSpeech recognitionPsychologyCoherence (philosophical gambling strategy)PerceptionComputer scienceCognitive psychologyNeuroscienceMedicineCommunicationArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Listening in a noisy environment is challenging for individuals with normal hearing and can be a significant burden for those with hearing impairment. The extent to which this burden is alleviated by a hearing device is a major, unresolved issue for rehabilitation. Here, we found adult users of cochlear implants (CIs) self-reported listening effort during a speech-in-noise task that was positively related to alpha oscillatory activity in the left inferior frontal cortex, canonical Broca's area, and inversely related to speech envelope coherence in the 2-5 Hz range originating in the superior-temporal plane encompassing auditory cortex. Left frontal cortex coherence in the 2-5 Hz range also predicted speech-in-noise identification. These data demonstrate that neural oscillations predict both speech perception ability in noise and listening effort.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations132
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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