Psychophysiological Markers of Auditory Distraction: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Short-term memory can be disrupted by task-irrelevant sound.Auditory distraction has been globally studied under the lens of two main phenomena: the deviation effect and the changing-state effect.Yet, it remains unclear whether they rely on common cerebral mechanisms and, concomitantly, what psychophysiological responses they can trigger.This scoping review provides a state of knowledge regarding psychophysiological indices of auditory distraction.Records published between 2001 and 2021 on the deviation effect and the changing-state effect with psychophysiological measures were extracted from PubMed, ERIC, PsycNet, Web of Science, and ScienceDirect.Records investigating task-relevant sounds, as well as those that failed to observe performance disruption, or to include a control condition or a concurrent cognitive task, were excluded from the review.The Revised Cochrane risk-ofbias tool for randomized trials was used for bias evaluation.Fifteen records were reviewed, mainly characterized by randomization, measurement and selection of results biases.Some markers were specific to the distraction type, but nonspecific responses were also found.Overall, we outline the main markers used to index auditory distraction, present their meaning for understanding underpinning mechanisms, and discuss implications and knowledge gaps that need to be filled to fully exploit psychophysiology for auditory distraction research.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».