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Enregistrement W2167452156 · doi:10.1121/1.2710963

Interactions of speaking condition and auditory feedback on vowel production in postlingually deaf adults with cochlear implants

2007· article· en· W2167452156 sur OpenAlexaff
Lucie Ménard, Marek Polák, Margaret Denny, E.J. Burton, Harlan Lane, Melanie L. Matthies, Nicole Marrone, Joseph S. Perkell, Mark Tiede, Jennell Vick

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersUniversity of Miami
Mots-clésVowelAudiologyAuditory feedbackCochlear implantAcousticsProduction (economics)PsychologyMedicineComputer scienceSpeech recognitionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the effects of speaking condition and auditory feedback on vowel production by postlingually deafened adults. Thirteen cochlear implant users produced repetitions of nine American English vowels prior to implantation, and at one month and one year after implantation. There were three speaking conditions (clear, normal, and fast), and two feedback conditions after implantation (implant processor turned on and off). Ten normal-hearing controls were also recorded once. Vowel contrasts in the formant space (expressed in mels) were larger in the clear than in the fast condition, both for controls and for implant users at all three time samples. Implant users also produced differences in duration between clear and fast conditions that were in the range of those obtained from the controls. In agreement with prior work, the implant users had contrast values lower than did the controls. The implant users' contrasts were larger with hearing on than off and improved from one month to one year postimplant. Because the controls and implant users responded similarly to a change in speaking condition, it is inferred that auditory feedback, although demonstrably important for maintaining normative values of vowel contrasts, is not needed to maintain the distinctiveness of those contrasts in different speaking conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,314 · 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.

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

Citations32
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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