Exploring the Differences Between an Immature and a Mature Human Auditory System Through Auditory Late Responses in Quiet and in Noise
Notice bibliographique
Résumé
Children are disadvantaged compared to adults when they perceive speech in a noisy environment. Noise reduces their ability to extract and understand auditory information. Auditory-Evoked Late Responses (ALRs) offer insight into how the auditory system can process information in noise. This study investigated how noise, signal-to-noise ratio (SNR), and stimulus type affect ALRs in children and adults. Fifteen participants from each group with normal hearing were studied under various conditions. The findings revealed that both groups experienced delayed latencies and reduced amplitudes in noise but that children had fewer identifiable waves than adults. Babble noise had a significant impact on both groups, limiting the analysis to one condition: the /da/ stimulus at +10 dB SNR for the P1 wave. P1 amplitude was greater in quiet for children compared to adults, with no stimulus effect. Children generally exhibited longer latencies. N1 latency was longer in noise, with larger amplitudes in white noise compared to quiet for both groups. P2 latency was shorter with the verbal stimulus in quiet, with larger amplitudes in children than adults. N2 latency was shorter in quiet, with no amplitude differences between the groups. Overall, noise prolonged latencies and reduced amplitudes. Different noise types had varying impacts, with the eight-talker babble noise causing more disruption. Children's auditory system responded similarly to adults but may be more susceptible to noise. This research emphasizes the need to understand noise's impact on children's auditory development, given their exposure to noisy environments, requiring further exploration of noise parameters in children.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».