Kinematic Analyses of Speech, Orofacial Nonspeech, and Finger Movements in Stuttering and Nonstuttering Adults
Notice bibliographique
Résumé
This work investigated the hypothesis that neuromotor differences between individuals who stutter and individuals who do not stutter are not limited to the movements involved in speech production. Kinematic data were obtained from gender- and age-matched stuttering (n = 10) and nonstuttering (n = 10) adults during speech movements, orofacial nonspeech movements, and finger movements. All movements were performed in 4 conditions differing in sequence length and location of the target movement within the sequence. Results revealed statistically significant differences between the stuttering and nonstuttering individuals on several measures of lip and jaw closing (but not opening) movements during perceptually fluent speech. The magnitude of these differences varied across different levels of utterance length (larger differences during shorter utterances) and across different locations of the target movement within an utterance (larger differences close to the beginning). Results further revealed statistically significant differences between the stuttering and nonstuttering groups in finger flexion (but not extension) movement duration and peak velocity latency. Overall, findings suggest that differences between stuttering and nonstuttering individuals are not confined to the sensorimotor processes underlying speech production or even movements of the orofacial system in general. Rather, it appears that the groups show generalized differences in the duration of certain goal-directed movements across unrelated motor systems.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».