Influence of social and semantic contexts on phonetic encoding in naturalistic conversations
Notice bibliographique
Résumé
Social interactions occupy a significant part of life, and understanding others' conversations is key to navigating our social world. While the role of semantics in speech comprehension is well-established at the word or sentence level, its influence on larger conversational time scales, alongside social context, is less understood. The present study examined how semantic and social contexts modulate phonetic encoding during natural conversations using a speech-in-noise paradigm. Participants listened to AI-generated dialogues (two speakers) or monologues (one speaker) in an intact or sentence-scrambled order. Each trial contained five sentences, with the fifth sentence embedded in multi-talker babble noise. The same sentence was then repeated without noise, with one word either altered or unchanged. Healthy adults identified whether the sentence matched the in-noise version. Through several online experiments (N = 211), both social and semantic contexts showed influences on speech-in-noise processing, with improved performance for dialogues over monologues and for intact over sentence-scrambled conversations. These results suggest that both semantic and social factors shape speech comprehension, emphasizing their role in auditory cognition. This finding raises important questions about predictive and other mechanisms involved in processing complex, multi-sentence conversations, underscoring the critical role of social interaction in communication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».