Neural signatures of stream segregation: From childhood to adulthood
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT When faced with noisy environments, listeners perform auditory scene analysis, which allows them to parse the auditory target from concurrent interferences. Stream segregation involves organizing similar sound waves into a coherent stream, while distinguishing dissimilar acoustic components and attributing them to distinct sources. Two event-related potential components have been identified as “neural signatures” of stream segregation: the Object-Related Negativity (ORN) and the P400. Our study aims to examine (i) the maturation of neural and behavioural correlates of stream segregation and (ii) the development of the relationship between stream segregation and speech perception in noise. ORN/P400 were recorded while 8-23 year-olds performed an active stream segregation task based on temporal coherence. Participants also performed speech identification in noise tasks (behaviourally). Behavioral results indicate an improvement in both stream segregation and speech perception in noise from childhood to adulthood. Amplitude of the ORN (but not P400) decreases, and latency of both ORN and P400 decreases throughout development. Critically, P400 amplitude significantly predicts stream segregation performance. Overall, our results suggest that the neural mechanisms underlying stream segregation follow a prolonged maturation trajectory, and support the progressive maturation of auditory scene analysis and speech perception in noise. RESEARCH HIGHLIGHTS - Neurophysiological indices of stream segregation mature from childhood to adulthood - Neural indices of top-down attentive processing of complex auditory sequences predict stream segregation, irrespective of the listeners age - In adults (but not in children or adolescents), stream segregation predicts speech perception in noise - Stream segregation may thus operate as a bottleneck to speech in noise difficulties in children and adolescents
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».