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Enregistrement W4253538789 · doi:10.1121/1.4799913

Cue weighting and vestibular mediation of temporal dynamics in sound localization via head rotation

2013· article· en· W4253538789 sur OpenAlexaff
Ewan A. Macpherson

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBinaural recordingSound localizationInteraural time differenceVestibular systemStimulus (psychology)Computer scienceWeightingSensory cueIllusionSpeech recognitionAcousticsArtificial intelligencePhysicsPsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our studies have quantified the salience and weighting of dynamic acoustic cues in sound localization via head rotation. Results support three key findings: 1) low-frequency interaural time-difference (ITD) is the dominant dynamic binaural difference cue; 2) dynamic cues dominate front/rear localization only when spectral cues are unavailable; and 3) the temporal dynamics of dynamic cue processing are particular to auditory-vestibular integration. ITD dominance is shown indirectly in findings that head movements are highly effective for localizing low-frequency targets but not narrow-band high-frequency targets. Direct evidence comes from manipulation of dynamic binaural cues in spherical-head simulations lacking spectral cues. If the stimulus provides access to dominant high-frequency spectral cues, location illusions involving head-coupled source motion fail. For low-frequency targets, localization performance improves with increasing head-turn angle, but decreases with increasing velocity such that performance depends primarily on stimulus duration; ~100 ms being required for accurate front/back localization. That duration threshold only applies in dynamic localization tasks, and not in auditory-only tasks involving similar stimuli. Correct spatial interpretation of dynamic acoustic cues appears to require vestibular information about head motion, thus the temporal threshold is likely a property of vestibular-auditory integration.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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