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Enregistrement W4407128600 · doi:10.1523/jneurosci.2066-23.2025

Salience-Dependent Disruption of Sustained Auditory Attention Can Be Inferred from Evoked Pupil Responses and Neural Tracking of Task-Irrelevant Sounds

2025· article· en· W4407128600 sur OpenAlexaff
Lorenz Fiedler, Ingrid S. Johnsrude, Dorothea Wendt

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDistractionSalience (neuroscience)Active listeningAudiologyStimulus (psychology)NeurophysiologyPupillary responseCognitive psychologySpeech recognitionPupilComputer scienceCommunicationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stimulus-driven attention allows us to react to relevant stimuli (and imminent danger!) outside our current focus of attention. But irrelevant stimuli can also disrupt attention, for example, during listening to speech. The degree to which sound captures attention is called salience, which can be estimated by existing, behaviorally validated, computational models (Huang and Elhilali, 2017). Here we examined whether neurophysiological responses to task-irrelevant sounds indicate the degree of distraction during a sustained-listening task and how much this depends on individual hearing thresholds. Forty-seven Danish-speaking adults (28/19 female/male; mean age, 60.1; SD, 15.9 years) with heterogenous hearing thresholds (PTA; mean, 25.5; SD, 18.0 db HL) listened to continuous speech while 1-s-long, task-irrelevant natural sounds (distractors) of varying computed salience were presented at unpredictable times and locations. Eye tracking and electroencephalography were used to estimate pupil response and neural tracking, respectively. The task-irrelevant sounds evoked a consistent pupil response (PR), distractor-tracking (DT), and a drop of target-tracking (ΔTT), and statistical modeling of these three measures within subjects showed that all three are enhanced for sounds with higher computed salience. Participants with larger PR showed a stronger drop in target tracking (ΔTT) and performed worse in target speech comprehension. We conclude that distraction can be inferred from neurophysiological responses to task-irrelevant stimuli. These results are a first step toward neurophysiological assessment of attention dynamics during continuous listening, with potential applications in hearing care diagnostics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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