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Enregistrement W3212828262 · doi:10.1098/rsos.210881

Personality captures dissociations of subjective versus objective hearing in noise

2021· article· en· W3212828262 sur OpenAlexaff
Malte Wöstmann, Julia Erb, Jens Kreitewolf, Jonas Obleser

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroticismExtraversion and introversionPersonalityBig Five personality traitsAudiologyPsychologyNoise (video)Coping (psychology)Cognitive psychologySocial psychologyComputer scienceClinical psychologyMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic noise is pervasive in human environments. Some individuals are more tolerant to noise than others. We demonstrate the explanatory potential of Big-5 personality traits neuroticism (being emotionally unstable) and extraversion (being enthusiastic, outgoing) on subjective self-report and objective psycho-acoustic metrics of hearing in noise in two samples (total N = 1103). Under statistical control for demographics and in agreement with pre-registered hypotheses, lower neuroticism and higher extraversion independently explained superior self-reported noise resistance, speech-hearing ability and acceptable background noise levels. Surprisingly, objective speech-in-noise recognition instead increased with higher levels of neuroticism. In turn, the bias in subjectively overrating one's own hearing in noise decreases with higher neuroticism but increases with higher extraversion. Of benefit to currently underspecified frameworks of hearing in noise and tailored audiological treatments, these results show that personality explains inter-individual differences in coping with acoustic noise, which is a ubiquitous source of distraction and a health hazard.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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