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Enregistrement W7160910932 · doi:10.1121/10.0040347

Development of binaural hearing in humans: Behavioral and physiological factors

2025· article· en· W7160910932 sur OpenAlexaff
Ruth Y. Litovsky, Aditi Gargeshwari, Karen A. Gordon, Nike Gnanateja

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBinaural recordingSalience (neuroscience)PerceptionSound localizationAuditory perceptionElectroencephalographyNoise (video)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Auditory sound localization and separation of sources in noisy environments depend on the integrity of binaural processes. Throughout development, binaural hearing undergoes changes that can be captured with behavioral and physiological assays. Although it may be somewhat easier to capture binaural abilities, and their development, by employing measures of sensitivity, i.e., just noticeable difference (JND) thresholds, perception cannot be fully understood by relying on threshold estimates. Rather, binaural development can be more fully understood by capturing features of decision-making such as time to decision, certainty with which the listener arrives at a decision and task-related attentional resources that are harnessed depending on the salience of the auditory stimulus. We probe binaural perceptual phenomena through a combination of psychophysics, pupillometry, eye tracking, and electroencephalography (EEG), showing that beyond the JND, critical information about perception is captured through a multi-dimensional approach. We investigate binaural development in individuals with typical hearing and in cochlear-implant users, the latter being vulnerable to disruption of establishment of binaural circuits. Our studies test hypotheses regarding limitations during development placed by CI signal processors, which discard temporal fine structure (TFS) of sounds and encode acoustic information by the envelope modulations (ENV).

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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