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Enregistrement W2093173948 · doi:10.1111/j.1749-818x.2008.00079.x

Speech Development in Prelingually Deaf Children with Cochlear Implants

2008· article· en· W2093173948 sur OpenAlexaff
Marie‐Eve Bouchard, Christine Ouellet, Henrí Cohen

Notice bibliographique

RevueLanguage and Linguistics Compass · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensInstitut universitaire en santé mentale de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCochlear implantationAudiologySpeech productionSpeech perceptionCochlear implantPsychologyProfound hearing lossPerceptionLanguage developmentSensorineural hearing lossHearing lossMedicineDevelopmental psychologySpeech recognitionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since the early 1980s, cochlear implantation has been an approved method for treating profound bilateral sensorineural hearing loss in children. It is widely believed that the use of this device would significantly benefit young deaf children's development of speech and ability to participate in aural–oral communication. However, whereas significant improvement in speech reception and perception skills following implantation has been widely documented, cochlear prostheses as speech production aids have been studied less extensively. The main objective of this article is to review the work conducted on speech produced by prelingually deaf children following cochlear implantation. Cochlear implants and their functioning are described, as are the cognitive, social and clinical factors known to play a role in successful implantation of children. It is concluded that cochlear implantation may speed up speech production to near normal rates, but initial delays are not totally reversible. In addition, the variability in all performance measures is high, and the reasons for good and poor outcomes are only partly understood.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations58
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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