Auditory Motor Integration in Oral and Manual Effectors
Notice bibliographique
Résumé
Torrey M. J. Loucksa, Edward Oforib, Christopher M. Grindroda, Luc F. De Nilc & Jacob J. Sosnoffb a Department of Speech and Hearing Science , University of Illinois , Urbana-Champaign b Department of Kinesiology and Community Health , University of Illinois , Urbana-Champaign c Department of Speech-Language Pathology , University of Toronto , Ontario, Canada ABSTRACT Sensorimotor integration of auditory feedback for oral and manual force control was compared in 10 healthy participants. Based on the notion that auditory-to-motor integration is a more typical form of feedback for oral articulators given their role in speech and singing, it was predicted that oral force generation would be more accurate and less variable on an auditory-motor task compared to manual force generation. However, finger force production showed similar accuracy and lower variability than lip force production. The authors propose that auditory feedback can be used for fine force control of both oral and manual effectors. Differences in performance are considered to arise from physiological differences between the effectors that are reflected in their typical functions. This novel study of oral and manual force control under auditory feedback is an important step in understanding how auditory information can be associated with fine force control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».