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Enregistrement W2048203691 · doi:10.1121/1.2934303

Auditory and somatosensory goals for sibilants

2008· article· en· W2048203691 sur OpenAlexaff
Joseph S. Perkell, Melanie L. Matthies, Satrajit Ghosh, Edwin Maas, Alexandra Hanson, Frank H. Guenther, Harlan Lane, Lucie Ménard, Mark Tiede

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContrast (vision)AudiologySomatosensory systemPsychologyVowelAcousticsSpeech recognitionPhysicsComputer scienceMedicineNeuroscienceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In prior studies [JSLHR 47, 1259-69, 2004; JASA 116, 2338-44, 2004], we found that speakers' auditory acuity for synthetic sibilant (/s/, /sh/) and vowel stimuli was correlated with the degree of acoustic contrast they produced. This outcome is consistent with the view that the articulatory movements underlying phonemic contrasts have auditory goals. There was also a cross-speaker relation between sibilant contrast and use of contact between the tongue tip and lower alveolar ridge for /s/ (but not /sh), indicating that such contact is a somatosensory goal for /s/. In the current study, another, larger group of subjects also showed relations between measures of auditory acuity and acoustic contrast for sibilants and vowels. To determine whether the idea of a somatosensory goal for /s/ would also be supported by a relation between acuity and contrast, we made measurements of somatosensory discrimination. Small plastic (JVP) domes with grooves of different spacing were pressed against each subject's tongue tip and the subject was asked to identify one of four possible orientations of the grooves. A wide range of individual performance was observed with a bias-corrected sensitivity measure. Correlations with produced sibilant contrast and further analyses will be reported. [Research supported by NIDCD, NIH.]

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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