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Enregistrement W1835526064 · doi:10.1002/imhj.21442

ACOUSTIC ANALYSIS OF ORAL PRODUCTIONS OF INFANTS LATER DIAGNOSED WITH AUTISM AND THEIR MOTHER

2014· article· en· W1835526064 sur OpenAlexaff
Julie Brisson, Karine Martel, Josette Serres, Sylvain Sirois, Jean‐Louis Adrien

Notice bibliographique

RevueInfant Mental Health Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsodyAutismDuration (music)PsychologyMelodyTypically developingAffect (linguistics)Developmental psychologyAudiologyContrast (vision)MedicineSpeech recognitionCommunicationMusicalComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on early signs of autism in social interactions often focuses on infants' motor behaviors; few studies have focused on speech characteristics. This study examines infant-directed speech of mothers of infants later diagnosed with autism (LDA; n = 12) or of typically developing infants (TD; n = 11) as well as infants' productions (13 LDA, 13 TD). Since LDA infants appear to behave differently in the first months of life, it can affect the functioning of dyadic interactions, especially the first vocal productions, sensitive to expressiveness and emotions sharing. We assumed that in the first 6 months of life, prosodic characteristics (mean duration, mean pitch, and intonative contour types) will be different in dyads with autism. We extracted infants' and mothers' vocal productions from family home movies and analyzed the mean duration and pitch as well as the pitch contours in interactive episodes. Results show that mothers of LDA infants use relatively shorter productions as compared to mothers talking to TD infants. LDA infants' productions are not different in duration or pitch, but they use less complex modulated productions (i.e., those with more than two melodic modulations) than do TD. Further studies should focus on developmental profiles in the first year, analyzing prosody monthly.

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)0,001
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: Observationnel
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations45
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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