Pupil Size Sensitivity to Listening Demand Depends on Motivational State
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Motivation plays a role when a listener needs to understand speech under acoustically demanding conditions. Previous work has demonstrated pupil-linked arousal being sensitive to both listening demands and motivational state during listening. It is less clear how motivational state affects the temporal evolution of the pupil size and its relation to subsequent behavior. We used an auditory gap detection task ( N = 33) to study the joint impact of listening demand and motivational state on the pupil size response and examine its temporal evolution. Task difficulty and a listener’s motivational state were orthogonally manipulated through changes in gap duration and monetary reward prospect. We show that participants’ performance decreased with task difficulty, but that reward prospect enhanced performance under hard listening conditions. Pupil size increased with both increased task difficulty and higher reward prospect, and this reward prospect effect was largest under difficult listening conditions. Moreover, pupil size time courses differed between detected and missed gaps, suggesting that the pupil response indicates upcoming behavior. Larger pre-gap pupil size was further associated with faster response times on a trial-by-trial within-participant level. Our results reiterate the utility of pupil size as an objective and temporally sensitive measure in audiology. However, such assessments of cognitive resource recruitment need to consider the individual’s motivational state.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».