Development and Validation of a Virtual Moving Auditory Localization (vMAL) Test among Healthy Children
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The ability to localize sound sources is crucial for humans. Due to specific hearing disorders, the affected individuals may have problems to accurately locate the sound sources, leading to other unwanted consequences. Nevertheless, a simple auditory localization test (that employs moving auditory stimuli) is currently lacking in clinical settings. Essentially, the objectives of the present study were to develop a virtual moving auditory localization (vMAL) test that is suitable for assessing children and assess the validity and the reliability of this test. Materials and Methods: This study consisted of two consecutive phases. In phase 1, the required stimulus and the test set up for the vMAL test were established. Two loudspeakers were employed to produce five virtual positions, and eight different moving conditions were constructed. In phase 2, 24 normal-hearing Malaysian children (aged 7-12 years) underwent the vMAL test. The validity and the reliability of this test were then assessed using several validation measures. Fleiss Kappa and Spearman correlation analyses were used to analyse the obtained data. Results: The vMAL test was found to have good convergent validity (kappa = 0.64) and good divergent validity (kappa = -0.06). Based on the item-total correlation and Spearman coefficient rho results, this test was found to have good internal reliability (rho = 0.36-0.75) and excellent external (test-retest) reliability (rho = 0.99). Conclusions: in this study a new vMAL test was developed and proven to be valid and reliable accordingly for its intended applications. This test can be useful in clinical settings since it is simple to administer, cost-effective, does not take up much room, and can assess auditory localization performance in children. The outcomes of the present study may serve as preliminary normative data as well as guidelines for future auditory localization research.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».