MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7017527052

Auditory temporal contextual cueing

2014· dissertation· en· W7017527052 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésNucleofectionHyporeflexiaProteogenomicsDysgeusiaNasalizationCircumstantial evidence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When conducting a visual search task participants respond faster to targets embedded in a repeated array of visual distractors compared to targets embedded in a novel array, an effect referred to as contextual cueing. There are no reports of contextual cueing in audition, and generalizing this effect to the auditory domain would provide a new paradigm to investigate similarities, differences, and interactions in visual and auditory processing. In 4 experiments, participants identified a numerical target embedded in a sequence of alphabetic letter distractors. The training phase (Epochs 1, 2, and 3) of all experiments contained repeated sequences, and the testing phase (Epoch 4) contained novel sequences. Temporal contextual cueing was measured as slower response times in Epoch 4 than in Epoch 3. Repeated context was defined by the order of distractor identities and the rhythmic structure of the portion of the sequence immediately preceding the target digit, either together (Experiments 1 and 2) or separately (Experiments 3 and 4). An auditory temporal contextual cueing effect was obtained in Experiments 1, 2, and 4. This is the first report of an auditory temporal contextual cueing effect and, thus, it extends the contextual cueing effect to a new modality. This new experimental paradigm could be useful in furthering our understanding of fundamental auditory processes and could eventually be used to aid in diagnosing language deficits.

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)0,005
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,243 · 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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMspace (University of Manitoba)Même sujetMultisensory perception and integrationTravaux en français237 207