Comparison of Nasalance Scores Obtained with the Nasometer, the NasalView, and the OroNasal System
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare nasalance scores obtained with the Nasometer, the NasalView, and the OroNasal System; evaluate test-retest reliability of the three systems; and explore whether three common text passages used for nasalance analysis could be shortened to a sentence each. SUBJECTS: Seventy-six adults with normal speech and hearing (mean age 26.5 years). PROCEDURES: Subjects read the complete Zoo Passage, Rainbow Passage, and Nasal Sentences. MAIN OUTCOME MEASURES: Mean nasalance magnitudes and mean nasalance distances were obtained with the three devices. RESULTS: The Nasometer had the lowest nasalance scores for the nonnasal Zoo Passage. The NasalView had the highest nasalance scores for the phonetically balanced Rainbow Passage. The OroNasal System had the lowest nasalance scores for the Nasal Sentences. The nasalance distance was largest for the Nasometer and smallest for the OroNasal System. Over 90% of the recordings were within 4% to 6% nasalance for most materials recorded with the Nasometer and the NasalView and within 7% to 9% for materials recorded with the OroNasal System. There were significant differences between the complete Zoo Passage and the Nasal Sentences and the individual sentences from these passages for the Nasometer and the OroNasal System. CONCLUSIONS: The three systems measure nasalance in different ways and provide nasalance scores that are not interchangeable. Test-retest variability for the Nasometer and the NasalView may be higher than previously reported. Individual sentences from the Zoo Passage and the Nasal Sentences do not provide nasalance scores that are equivalent to the complete passages.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».