The Impact of Feedback Frequency on Performance in a Novel Speech Motor Learning Task
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study investigated whether whole nonword accuracy, phoneme accuracy, and acoustic duration measures were influenced by the amount of feedback speakers without impairment received during a novel speech motor learning task. Method: Thirty-two native English speakers completed a nonword production task across 3 time points: practice, short-term retention, and long-term retention. During practice, participants received knowledge of results feedback according to a randomly assigned schedule (100%, 50%, 20%, or 0%). Changes in nonword accuracy, phoneme accuracy, nonword duration, and initial-cluster duration were compared among feedback groups, sessions, and stimulus properties. Results: All participants improved phoneme and whole nonword accuracy at short-term and long-term retention time points. Participants also refined productions of nonwords, as indicated by a decrease in nonword duration across sessions. The 50% group exhibited the largest reduction in duration between practice and long-term retention for nonwords with native and nonnative clusters. Conclusions: All speakers, regardless of feedback schedule, learned new speech motor behaviors quickly with a high degree of accuracy and refined their speech motor skills for perceptually accurate productions. Acoustic measurements may capture more subtle, subperceptual changes that may occur during speech motor learning. Supplemental Materials: https://doi.org/10.23641/asha.5116324.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».