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Enregistrement W1966919323 · doi:10.1121/1.3672697

Effect of cochlear implants on children’s perception and production of speech prosody

2012· article· en· W1966919323 sur OpenAlexaff
Takayuki Nakata, Sandra E. Trehub, Yukihiko Kanda

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsodyImitationPsychologyAudiologyPerceptionDisappointmentMandarin ChineseSpeech productionSurpriseSpeech perceptionSpeech recognitionLinguisticsCommunicationMedicineComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Japanese 5- to 13-yr-olds who used cochlear implants (CIs) and a comparison group of normally hearing (NH) Japanese children were tested on their perception and production of speech prosody. For the perception task, they were required to judge whether semantically neutral utterances that were normalized for amplitude were spoken in a happy, sad, or angry manner. The performance of NH children was error-free. By contrast, child CI users performed well below ceiling but above chance levels on happy- and sad-sounding utterances but not on angry-sounding utterances. For the production task, children were required to imitate stereotyped Japanese utterances expressing disappointment and surprise as well as culturally typically representations of crow and cat sounds. NH 5- and 6-year-olds produced significantly poorer imitations than older hearing children, but age was unrelated to the imitation quality of child CI users. Overall, child CI user's imitations were significantly poorer than those of NH children, but they did not differ significantly from the imitations of the youngest NH group. Moreover, there was a robust correlation between the performance of child CI users on the perception and production tasks; this implies that difficulties with prosodic perception underlie their difficulties with prosodic imitation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations97
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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