MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3214732687

Examining the Effect of Mask Use on Speech and Face Perception

2021· article· en· W3214732687 sur OpenAlexaff
Sam Smith-Ackerl

Notice bibliographique

RevueStudent Research Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPerceptionProsodyFacial expressionFace (sociological concept)Cognitive psychologyForeheadAffect (linguistics)CommunicationSpeech recognitionComputer scienceLinguisticsMedicineNeuroscience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Facial perception has become increasingly challenging due to the Covid-19 pandemic. Research has demonstrated that facial expressions are one of the most important factors when examining human communication. However, the use of masks has obstructed one of the most communicative aspects of human beings. Research on speech perception has demonstrated that most individuals rely on the use of the eyes and mouth when using the face for communicative purposes. Facial movement and expression also provide visual stimuli to assist individuals when interpreting speech, however these aspects are most utilized when the mouth is not obstructed. Research has demonstrated that preventing visualization of the bottom half the face forces humans to rely on the visual structures that are not masked, such as the eyes, and forehead. The continuous use of masks in our everyday life may have increased our ability to interpret speech without being able to perceive the bottom half of faces. In other words, having to communicate on a regular basis with people wearing masks, might have forced us to be more sensitive to the eyes and prosody of the face and head. Our study aims to examine how masks affect speech and facial perception due to the constant use of masks. The presented study will highlight whether or not individuals have improved their ability to understand verbal stimuli presented from a masked face. Department: Psychology Faculty Mentor: Dr. Michelle Jarick

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStudent Research ProceedingsMême sujetCOVID-19 Pandemic ImpactsTravaux en français237 207