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Enregistrement W1973939334 · doi:10.1121/1.4743274

Electropalatographic and acoustic measures of adaptation to palatal perturbation

2000· article· en· W1973939334 sur OpenAlexaff
Wendi A. Aasland, Shari R. Baum, David H. McFarland

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpeech productionAcousticsAudiologyMathematicsComputer scienceSpeech recognitionPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present investigation examined adaptation to a palatal perturbation in [s] production, as reflected in both electropalatographic (EPG) and acoustic measures. The goal was to explore the development of compensatory motor programs during the production of individual fricative segments, as well as over a 1-h period of focused practice. Thirty repetitions of the syllable [sa] were produced at each of five time intervals (times 0, 15, 30, 45, and 60 min) by a speaker wearing a specially designed pseudopalate with a 6 mm buildup of acrylic at the alveolar ridge. At times 0 and 60, baseline measures of [sa] production with a thin pseudopalate and with no palate in place were also recorded to characterize unperturbed articulation. Acoustic analyses focused on centroid frequencies for the [s] productions, while a wide range of EPG analyses were conducted including measures of groove length and width, location and duration of maximum constriction, and variability in tongue-palate contact patterns throughout the fricative production. Preliminary analyses indicate a high degree of variability throughout the practice period. Results are discussed in relation to the development of adaptive articulatory programs in speech motor control and the articulatory configurations necessary for adequate [s] production. [Work supported by NSERC.]

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)0,002
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: aucune
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
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,294
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 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

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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