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Enregistrement W4404687704 · doi:10.1080/1357650x.2024.2430964

Dichotic listening with syllables: Effects of forced attention

2024· article· en· W4404687704 sur OpenAlexafffund
Incé A. Husain, Kayla A. Millar, Daniel Voyer

Notice bibliographique

RevueLaterality Asymmetries of Body Brain and Cognition · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDichotic listeningActive listeningPsychologyCognitive psychologySpeech recognitionAudiologyCommunicationComputer scienceNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compares results from three dichotic listening experiments involving different methods of attention control. In each experiment, participants completed a dichotic listening task requiring two responses to syllables and we noted the order of report for the responses. In Experiment 1, participants reported from a specific ear first in trial blocks. In Experiment 2, an arrow cue indicated the ear of first report. In Experiment 3, a tone was presented to the ear of first report. Free recall in which participants reported the two syllables in any order was also included as a baseline. Results indicated a tendency to report from the right ear first in free recall, producing more reports from that ear, reflecting a right ear advantage (REA). In all cueing conditions, an overall REA emerged but it shifted to a left ear advantage (LEA: more reports from the left ear) when the left ear was cued. Additionally, larger laterality scores ([Right - Left]/[Right + Left]) for the conditions where the right ear was cued, relative to where the left ear was cued, suggests that attention control is limited in overriding the structural auditory asymmetries. We discuss the implications of these results for models of dichotic listening.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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