Gesture production during stuttered speech: insights into the nature of gesture–speech integration
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Some of our clearest insights into how the mind constructs language come from the investigation of challenges to the sensory, motor, and/or neural mechanisms of the human brain. The study of stroke and diseases of the central nervous system has led to enormous, but still incomplete, knowledge about the neural architecture of human language. Investigation of the sign languages that spontaneously arise among individuals who are deaf has revolutionized psycholinguistic theory by demonstrating that human language capacity transcends sensory and motor modality. The studies we describe here follow in this long research tradition. We have been investigating the gesture–speech relationship in individuals with chronic stuttering in order to gain insights into the nature of the relationship between the two in spontaneous expression. Stuttering, the involuntary and excessive repetition of syllables, sounds, and sound prolongations while speaking, is highly disruptive to the production of speech. This provides us with an opportunity to observe what happens to the temporal patterning of gesture against the backdrop of a fractionated speech stream. Our studies have garnered striking evidence that gesture production is, and moreover must be, integrated with speech production at a deep, neuromotor planning level prior to message execution. The expressive harmony of gesture patterning relative to speech patterning is so tightly maintained throughout the frequent and often lengthy speech disruptions caused by stuttering that it suggests a principle of co-expression governing gesture–speech execution (Mayberry, Jaques & Shenker 1999).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».