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Enregistrement W2622897230 · doi:10.1121/1.4989315

Oral-facial kinematics and configuration drive asymmetries in visual vowel perception

2017· article· en· W2622897230 sur OpenAlexaff
Matthew Masapollo, Linda Polka, Lucie Ménard, James L. Morgan, Mark Tiede

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVowelKinematicsPerceptionAsymmetryConfiguration spaceMathematicsContrast (vision)Computer sciencePsychologyCommunicationSpeech recognitionComputer visionPhysicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Masapollo, Polka, and Ménard (2016) have recently reported that adults show robust directional asymmetries in unimodal visual-only vowel discrimination: a change from a relatively less to a relatively more peripheral vowel (in F1-F2 articulatory vowel space) results in significantly better performance than a change in the reverse direction. In the present experiments, we examined the nature of the information that is critical to elicit these asymmetries. Toward this end, we created schematic analogues that retained the isolated kinematics (spatial direction and motion) and/or configuration (global shape) of the lips of Masapollo et al.’s model speaker. We found that subjects showed asymmetries while discriminating dynamicpoint-light displays that specified both the kinematics and configuration of the speaker’s lips (Experiment 1). Moreover, this directional effect was not dependent on subjects’ knowledge that the point-light stimuli were based on distal articulatory movements (Experiment 2). In contrast, no asymmetries emerged during the discrimination of abstract figure-eight shapes that depicted labial kinematic cues, but not labial configuration (Experiment 3). We interpret these findings as evidence that information for both lip shape and lip motion drive asymmetries in visual vowel perception and discuss the results in relation to general and specialized processes in speech perception.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,328 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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