Dialectical Effects on Nasalance: A Multicenter, Cross-Continental Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study investigated nasalance in speakers from six different dialectal regions across North America using recent versions of the Nasometer. It was hypothesized that many of the sound changes observed in regional dialects of North American English would have a significant impact on measures of nasalance. METHOD: Samples of the Zoo Passage, the Rainbow Passage, and the Nasal Sentences were collected from young adult male and female speakers (N=300) from six North American dialectical regions (Midland/Mid-Atlantic; Inland North Canada; Inland North; North Central; South; and Western dialects). RESULTS: Across the three passage types, effect sizes for dialect were moderate in strength and accounted for approximately 7%-9% of the variation in nasalance. Increased differences in nasalance tended to occur between speakers from distinctly different geographical regions, with the highest nasalance across all passages observed for speakers from the Texas South dialect region. CONCLUSION: Clinicians and researchers who use perceptual and instrumental measures of speech production should be aware that dialectical and socially acquired speech patterns may influence the acoustic characteristics of speech and may also influence the interpretation of normative expectations and typical versus disordered cutoff scores for instruments such as the Nasometer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».