Sleep Soundly! Sleep Deprivation Impairs Perception of Spoken Sentences in Challenging Listening Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Speech perception, a daily task crucial for social interaction, is often performed after sleep deprivation (SD). However, there is only scant research on the effects of SD on real-life speech tasks. Speech-processing models (FUEL, ELU) suggest that challenging listening conditions require a greater allocation of cognitive resources, while ideal listening conditions (speech in quiet) require minimal resources. Therefore, SD, which reduces cognitive reserve, may adversely affect speech perception under challenging, but not ideal, conditions. The goal of this study was to test this, manipulating the extent of available resources (with/without SD) and task difficulty in three conditions: sentences presented in (a) quiet, (b) background noise, and (c) with emotional prosody, where participants identified the emotions conveyed by the speaker. The performance of young adults ( n = 41) was assessed twice, after nocturnal sleep and after a 24-hr SD in three tasks: (a) sentence repetition in quiet, and (b) noise, and (c) emotion identification of spoken sentences. Results partially supported our hypotheses. The perception of spoken sentences was impaired by SD, but noise-level did not interact with SD effect. Results suggest that 24-hr SD reduces cognitive resources, which in turn impairs listeners’ ability (or motivation) to perform daily functions of speech perception. Theoretically, findings directly relate SD to speech perception, supporting current theoretical speech models. Clinically, we suggest that SD should be considered in daily clinical settings, e.g., hearing tests. Finally, professions that require shift work, such as health care, should consider the negative effects of SD on spoken communication.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».