Aural Preference in children with bilateral cochlear implants affects their perception of moving speech in noise and discrimination of binaural level cues
Notice bibliographique
Résumé
This thesis aimed to explore how children with bilateral cochlear implants (CIs): (1) utilize spatial cues to understand speech in noise, and (2) discriminate inter-aural level differences (ILDs) in both active and passive auditory oddball tasks. Children with bilateral CIs rely on ILDs for binaural hearing, but their spatial hearing remains impaired compared to their normal-hearing peers. For the first aim, it was hypothesized that children with bilateral CIs would exhibit reduced benefits of spatial separation of speech and noise compared to normal-hearing peers, but that moving speech would improve target speech segregation. Results showed that while children with bilateral CIs benefited less from spatial separation, improvements from moving speech were only evident in quiet and not in noise. The second hypothesis predicted that hearing asymmetries would further reduce benefits of spatial separation. Indeed, hearing asymmetries predicted asymmetric speech perception in noise, particularly for moving sentences. For the second aim, it was hypothesized that attentive discrimination of ILDs would be present in children using bilateral CIs but would be reduced relative to normal hearing peers. Electrophysiological evidence revealed abnormal passive discrimination and increased effort during attentive discrimination to changes in ILDs in children with bilateral CIs. The second and third hypotheses were that asymmetric hearing/aural preference would further impair cortical discrimination of ILDs, but that attentive discrimination would improve with repetitive task learning. As expected, hearing asymmetry correlated with poorer ILD discrimination accuracy on the side of the poorer hearing/more deprived ear, consistent with an aural preference that limits benefits of bilateral CIs. However, attentive discrimination improved with task repetition in both groups, highlighting the potential role of behavioral therapy in helping children with bilateral CIs make better use of their devices to improve spatial hearing.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».