Predicting emotion perception abilities for cochlear implant users
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In daily life, failure to perceive emotional expressions can result in maladjusted behaviour. For cochlear implant users, perceiving emotional cues in sounds remains challenging, and the factors explaining the variability in patients' sensitivity to emotions are currently poorly understood. Understanding how these factors relate to auditory proficiency is a major challenge of cochlear implant research and is critical in addressing patients' limitations. DESIGN: To fill this gap, we evaluated different auditory perception aspects in implant users (pitch discrimination, music processing and speech intelligibility) and correlated them to their performance in an emotion recognition task. STUDY SAMPLE: Eighty-four adults (18-76 years old) participated in our investigation; 42 cochlear implant users and 42 controls. Cochlear implant users performed worse than their controls on all tasks, and emotion perception abilities were correlated to their age and their clinical outcome as measured in the speech intelligibility task. RESULTS: As previously observed, emotion perception abilities declined with age (here by about 2-3% in a decade). Interestingly, even when emotional stimuli were musical, CI users' skills relied more on processes underlying speech intelligibility. CONCLUSIONS: These results suggest that speech processing remains a clinical priority even when one is interested in affective skills.
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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 | 0,001 | 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 ».