Effects of Facial Paralysis and Audiovisual Information on Stop Place Identification
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated how listeners' perceptions of bilabial and lingua-alveolar voiced stops in auditory (A) and audiovisual (AV) presentation modes were influenced by articulatory function in a girl with bilateral facial paralysis (BFP) and a girl with normal facial movement (NFM). The Fuzzy Logic Model of Perception (FLMP) was used to make predictions about listeners' identifications of stop place based on assumptions about the nature (clear, ambiguous, or conflicting) of the A or AV cues produced by each child during /b/ and /d/ CV syllables. As predicted, (a) listeners' identification scores for NFM were very high and reliable, regardless of presentation mode or stop place, (b) listeners' identification scores for BFP were high for lingua-alveolar place, regardless of presentation mode, but more variable and less reliable than for NFM; significantly lower (overall at a chance level) for bilabial place in the A mode; and lowest for bilabial place in the AV mode. Conflicting visual cues for stop place for BFP's productions of /bV/ syllables influenced listeners' perceptions, resulting in most of her bilabial syllables being misidentified in the AV mode. F2 locus equations for each child's /bV/ and /dV/ syllables showed patterns similar to those reported by previous investigators, but with less differentiation between stop place for BFP than NFM. These acoustic results corresponded to the perceptual results obtained. (That is, when presented with only auditory information, on average, listeners perceived BFP's target /b/ syllables to be near the boundary between /b/ and /d/.)
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».