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Enregistrement W2155034926 · doi:10.1044/1092-4388(2010/09-0005)

Lip Movement Exaggerations During Infant-Directed Speech

2010· article· en· W2155034926 sur OpenAlexaff
Jordan R. Green, Ignatius S. B. Nip, Erin M. Wilson, Antje S. Mefferd, Yana Yunusova

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésFormantVowelAudiologyLower lipDuration (music)PsychologyMovement (music)Speech recognitionCommunicationAcousticsComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Although a growing body of literature has identified the positive effects of visual speech on speech and language learning, oral movements of infant-directed speech (IDS) have rarely been studied. This investigation used 3-dimensional motion capture technology to describe how mothers modify their lip movements when talking to their infants. METHOD: Lip movements were recorded from 25 mothers as they spoke to their infants and other adults. Lip shapes were analyzed for differences across speaking conditions. The maximum fundamental frequency, duration, acoustic intensity, and first and second formant frequency of each vowel also were measured. RESULTS: Lip movements were significantly larger during IDS than during adult-directed speech, although the exaggerations were vowel specific. All of the vowels produced during IDS were characterized by an elevated vocal pitch and a slowed speaking rate when compared with vowels produced during adult-directed speech. CONCLUSION: The pattern of lip-shape exaggerations did not provide support for the hypothesis that mothers produce exemplar visual models of vowels during IDS. Future work is required to determine whether the observed increases in vertical lip aperture engender visual and acoustic enhancements that facilitate the early learning of speech.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,363 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations113
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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