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Enregistrement W1868857099 · doi:10.3917/rfla.132.0059

La croissance de l'instrument vocal : contrôle, modélisation, potentialités acoustiques et conséquences perceptives

2009· article· fr· W1868857099 sur OpenAlexaff
Louis-Jean Boë, Lucie Ménard, Jihène Serkhane, Peter Birkholz, Bernd J. Kröger, Pierre Badin, Guillaume Captier, Mélanie Canault, Nicolas Kielwasser

Notice bibliographique

RevueRevue française de linguistique appliquée · 2009
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Pour pouvoir étudier précisément l’évolution du conduit vocal et des articulateurs, et en induire des informations sur le contrôle moteur et les potentialités acoustiques durant la croissance, il est essentiel de disposer de données tout au long de l’ontogenèse, de la gestation à l’âge adulte. La morphogenèse du conduit vocal, qui s’étend sur une vingtaine d’années et dépend, pour l’essentiel, des structures osseuses cranio-faciales, est loin d’être linéaire. Les nouvelles données de la génétique rendent lisibles les données de croissance osseuse et donc de celles du conduit vocal. Pour pouvoir prédire les conséquences de la croissance sur les premières manifestations vocales pré-linguistiques (les proto-syllabes et le babillage), les stratégies de contrôle articulatoire, et quantifier les potentialités acoustiques du conduit vocal, des modèles sont mis en œuvre le plus proche possible des données articulatoires. Les stimuli de synthèse articulatoirement réalistes permettent de tester des hypothèses sur le processus perceptuo-moteur de l’enfant. Enfin ces modèles sont utilisables dans le cadre des recherches phylogénétiques sur l’émergence de la parole. L’étude de la croissance du conduit vocal constitue un paradigme expérimental de choix pour les recherches en parole.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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