Listen before you drive: the effect of voice familiarity on listening comprehension and driving performance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Voice familiarity has been reported to reduce cognitive load in complex listening environments. The extent to which the reduction in listening effort allows for mental resources to be reallocated to other complex tasks needs further investigation. We sought to answer whether a familiar audiobook narrator provides benefits to (1) listening comprehension and/or (2) driving performance. DESIGN: A double-blind between-groups design was implemented. Participants were randomly assigned to the Familiar group or the Unfamiliar group. STUDY SAMPLE: = 18 female). Participants first listened to an audiobook read by either Voice 1 (Familiar condition) or Voice 2 (Unfamiliar condition). Then they completed a virtual reality driving task while listening to a second audiobook, always read by Voice 1. Audiobook comprehension (30-question multiple-choice test) and driving performance (number of driving errors made) were recorded. RESULTS: Participants in the Familiar group made fewer driving errors than participants in the Unfamiliar group. There were no differences in listening comprehension. CONCLUSIONS: Increased voice familiarity positively impacts behaviour (i.e. reduced driving errors) in normal-hearing adults. We discuss our findings in the context of effortful listening frameworks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».