Update on the development of test words in noise
Bibliographic record
Abstract
Le Test de Mots dans le Bruit (TMB) est une épreuve franco-canadienne de reconnaissance de mots dans le bruit enregistrée sur cédérom.Les résultats d'une étude préliminaire (Lagacé, 2010) ont montré un effet d'âge sur les performances mesurées au TMB.Cet article fait état de la progression dans le développement de données normatives au service d'audiologie du Centre hospitalier universitaire Dr-Georges-L-Dumont (Moncton, NB), auprès d'enfants (6-12 ans) et d'adultes (21-45 ans) francophones.En raison de l'effet possible des différences linguistiques régionales sur ce type d'épreuve, les performances mesurées auprès des adultes de la région de Moncton (NB) ont été comparées à celles d'adultes de la région d'Ottawa (ON).Les résultats suggèrent que le dialecte d'une population, aussi bien que l'âge, a un impact sur la capacité à reconnaitre des monosyllabes présentés dans un bruit de fond.Le développement de normes pour le TMB auprès de différents groupes d'âge et de différentes communautés francophones du Canada contribue à réduire la pénurie d'outils cliniques standardisés disponibles pour cette population.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".