Maintaining vowel distinctiveness in children with Steinert Myotonic Dystrophy: An ultrasound study
Notice bibliographique
Résumé
Speech production entails appropriately timed contractions of many muscles. Steinert myotonic dystrophy, a neurodegenerative disease that causes muscle weakness and difficulties in muscle relaxation after muscle contraction, frequently affects orofacial articulatory dynamics leading to decreased speech intelligibility. We aimed to investigate the articulatory and acoustic characteristics of cardinal vowels produced by children with Steinert disease. We recruited fourteen 6- to 14-year-old French-speaking children diagnosed with Steinert disease and 14 aged-matched typically developing children. They were asked to produce repetitions of the vowels /i a u/ in consonant-vowel (CV) contexts. A synchronized ultrasound, Optotrak motion tracking system, and audio recording system was used to track lip and jaw displacement as well as tongue shape and position. Duration and formant values were also extracted. The Euclidean distance between vowels, in the formant space, was reduced in children with Steinert disease compared to the control children. Different patterns of articulatory contrasts were observed among the children, with some of them using more tongue contrasts than lip contrasts. Intelligibility tests conducted with adult listeners on a subset of the data show that some patterns are related to higher intelligibility scores than others.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».