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Enregistrement W2024350409 · doi:10.1044/1092-4388(2012/11-0341)

Additive Effects of Lengthening on the Utterance-Final Word in Child-Directed Speech

2012· article· en· W2024350409 sur OpenAlexafffund
Eon-Suk Ko, Mélanie Söderström

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésUtteranceSentenceRegister (sociolinguistics)Focus (optics)Word (group theory)Duration (music)Statement (logic)LinguisticsPsychologySpeech recognitionComputer scienceNatural language processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The authors investigated lengthening effects in child-directed speech (CDS) across the sentence, testing the additive effects on duration of Word Position, Register, Focus, and Sentence Mode (statement/question). METHOD: Five theater students produced 6 sentences containing 5 monosyllabic words in a simulated dialogue, varying in Register, Focus, and Sentence Mode. The authors segmented a total of 1,800 sentences using forced-alignment tools, and they analyzed the duration of each word. RESULTS: The results show significant effects of Register, Word Position, and their interactions. The simple effect of Register was significant in all 5 word positions, indicating a global elongation effect in CDS. Interestingly, there was no proportional increase of the final word in CDS. In addition, the 3-way interactions Register × Word Position × Focus and Register × Word Position × Sentence Mode were significant, which converge to the conclusion that the utterance-final word in CDS is additively elongated when it is focused and in a statement. CONCLUSION: Elongation in CDS is a global effect, but the additive effects of duration demonstrated in the authors' data suggest that the effect of enhanced utterance-final lengthening in CDS in naturalistic samples may be a by-product of discourse characteristics of CDS.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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