Notice bibliographique
Résumé
No AccessPerspectives on Neurophysiology and Neurogenic Speech and Language DisordersArticle1 Dec 2001PROMPT Treatment Method and Apraxia of Speech Arpita Bose and Paula A. Square Arpita Bose University of TorontoToronto, Canada Google Scholar More articles by this author and Paula A. Square University of TorontoToronto, Canada Google Scholar More articles by this author https://doi.org/10.1044/nnsld11.4.5 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationTrack Citations ShareFacebookTwitterLinked In References Bose, A., Square, P. A., Schlosser, R., & van Lieshout, P. (2001). Effects of PROMPT Therapy on speech motor function in a person with aphasia and apraxia of speech. Aphasiology, 15, 767–785. Google Scholar Chumpelik, D. A. (1984). The PROMPT system of therapy. Seminars in Speech and Language, 5, 139–156. Google Scholar Freed, D. B., Marshall, R. C., & Frazier, K. E. (1997). Long term effectiveness of PROMPT treatment in a severely apractic-aphasic speaker. Aphasiology, 11, 365–372. Google Scholar Hayden, D., & Square, P. A. (1994). Motor speech treatment hierarchy: A systems approach. Clinics in Communication Disorders, 4, 162–174. Google Scholar Hayden, D. (1999). PROMPT manual level 1 and 2. Santa Fe, NM: PROMPT Institute. Google Scholar McNeil, M. R., Doyle, P. J., & Wambaugh, J. L. (2000). Apraxia of speech: A treatable disorder of motor planning and programming. In S. E.Nadeau, L. J.Gonzalez Rothi, & B.Crosson (Eds.), Aphasia and language: Theory to practice (pp. 221–266). New York: Guilford Press. Google Scholar Sparks, R., & Deck, J. (1986). Melodic intonation therapy. In R.Chapey (Ed), Language intervention strategies in adult aphasia (pp. 320–332). Baltimore, MD: Williams & Wilkins. Google Scholar Square, P. A., Chumpelik, D., & Adams, S. (1985). Efficacy of the PROMPT system of therapy for the treatment of acquired apraxia of speech. In R.Brookshire (Ed.), Clinical aphasiology (Vol. 15, pp. 319–320). Minneapolis, MN: BRK. Google Scholar Square, P. A., Chumpelik, D., Morningstar, D., & Adams, S. (1986). Efficacy of the PROMPT system of therapy for the treatment of acquired apraxia of speech: a follow up investigation. In R.Brookshire (Ed.). Clinical aphasiology (Vol. 16, pp. 221–226). Minneapolis, MN: BRK. Google Scholar Square, P. A., Martin, R. E., & Bose, A. (2001). The nature and treatment of neuromotor speech disorders in aphasia. In R.Chapey (Ed), Language intervention strategies in aphasia and related neurogenic communication disorders (pp. 847–884). Baltimore, MD: Lippincott, Williams & Wilkins. Google Scholar Square, P. A., Roy, E. R., & Martin, R. E. (1997). Apraxia of speech: another form of praxis disruption. In L. J. G.Rothi & K. M.Heilman (Eds.), Apraxia: The neuropsychology of action (pp. 173–206). Erlbaum, UK: Psychology Press Google Scholar Square-Storer, P. A., & Hayden, D. (1989). PROMPT treatment. In P. A.Square-Storer (Ed.), Acquired apraxia of speech in aphasic adults (pp. 190–219). UK: Lawrence Erlbaum. Google Scholar Yorkston, K., & Beukelman, D. (1981). Assessment of intelligibility of dys-arthric speech. Tigard, Oregon: C.C. Publications. Google Scholar Additional Resources FiguresReferencesRelatedDetails Volume 11Issue 4December 2001Pages: 5-8 Get Permissions Add to your Mendeley library History Published in issue: Dec 1, 2001 Metrics Downloaded 311 times Topicsasha-sigsasha-topicsasha-article-typesCopyright & Permissions© 2001 American Speech-Language-Hearing AssociationLoading ...
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,003 |
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 ».