A INFLUÊNCIA DA PRÁTICA MUSICAL NO DESEMPENHO DO PROCESSAMENTO AUDITIVO CENTRAL EM ADULTOS
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Comparar os resultados dos testes Gap In Noise - GIN, Masking Level Difference - MLD e Pitch Pattern Sequence - PPS, entre músicos amadores (grupo experimental-GE) e participantes sem qualquer experiência musical (grupo controle-GC). Método: 30 participantes dos sexos masculino ou feminino, de 18 a 30 anos, divididos em (idade média = 21,33 ± 3,08 anos), distribuídos em dois grupos: 15 músicos amadores (idade média = 20,46 ± 1,72 anos) e 15 voluntários do grupo controle (idade média = 22,0 ± 3,92 anos). Todos os participantes foram submetidos à avaliação audiológica básica e aos testes não verbais Gap In Noise – GIN; Masking Level Difference – MLD e Pitch Pattern Sequence – PPS. Na análise, utilizou-se estatística descritiva e aplicação do teste inferencial de Kruskal-Wallis para verificar a significância entre os resultados dos dois grupos. Resultados: As porcentagens médias encontradas nos resultados dos dois grupos demonstraram diferença estatisticamente significativa nos testes Gap In Noise (GIN) e Pitch Pattern Sequence (PPS), nas etapas e murmúrio e nomeação, com melhor desempenho dos músicos amadores comparados aos não músicos. No teste Masking Level Difference (MLD), não houve diferença significativa entre os grupos, notando-se, porém, melhor desempenho dos músicos amadores. Verificou-se ainda, diferença significativa entre o número de resultados normais e alterados, ressaltando que todos os testes alterados estavam relacionados ao grupo de não músicos. Conclusão: Músicos amadores apresentaram resultados melhores nos testes não-verbais da avaliação do processamento auditivo central em relação ao grupo de participantes sem experiência com a música.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".