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Enregistrement W2090482303 · doi:10.1121/1.4899575

Vowel production in sighted children and congenitally blind children

2014· article· en· W2090482303 sur OpenAlexaff
Lucie Ménard, Christine Turgeon

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArticulatorFormantVowelAudiologyGestureArticulation (sociology)Speech productionTonguePerceptionPsychologySpeech recognitionMedicineComputer scienceOrthodonticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that vision plays an important role in speech perception. At the production level, we have recently shown that speakers with congenital visual deprivation produce smaller displacements of the lips (visible articulator) compared to their sighted peers [L. Ménard, C. Toupin, S. Baum, S. Drouin, J. Aubin, and M. Tiede, J. Acoust. Soc. Am. 134, 2975–2987 (2013)]. To further investigate the impact of visual experience on the articulatory gestures used to produce intelligible speech, a speech production study was conducted with blind and sighted school-aged children. Eight congenitally blind children (mean age: 7 years old, from 5 years to 11 years) and eight sighted children (mean age: 7 years old, from 5 years to 11 years) were recorded using a synchronous ultrasound and Optotrak imaging system to record tongue and lip positions. Repetitions of the French vowels /i/, /a/, and /u/ were elicited in a /bVb/ sequence in two prosodic conditions: neutraland under contrastive focus. Tongue contours, lip positions, and formant values were extracted. Acoustic data show that focused syllables are less differentiated from their unfocused counterparts in blind children than in sighted children. Trade-offs between lip and tongue positions are examined.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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