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Enregistrement W2724625868

Speech imitation: the cognitive underpinnings of adaptive vocal behaviour

2013· preprint· en· W2724625868 sur OpenAlex
Noël Nguyen, Marc Sato, Marie Postma-Nilsenová, Jennifer S. Pardo, Molly Babel

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage and cultural evolution
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImitationPsychologyVariety (cybernetics)Spoken languagePsycholinguisticsCognitionComprehensionCognitive psychologyMirror neuronNeurolinguisticsCognitive scienceLinguisticsComputer scienceNeuroscience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Speech imitation appears to be one of the most fundamental aspects of human vocal behavior. It has been suggested that it plays an important role in speech development and may also form one of the key mechanisms that underlie the emergence and evolution of human languages. Starting early on, infants appear to be matching the prosodic and micro-prosodic properties of their mothers' speech in child-mother interactions. Also in the course of a conversational interaction between mature talkers, the behavior of each talker tends to become more similar-sounding to that of the conversational partner. The behavioral tendency shown by humans to imitate others may be connected at the brain level with the presence of a mirror neuron system, whose discovery has raised important issues about the role that this action-observation matching system may fulfill in many different domains, from sensorimotor integration to the understanding of others' behavior. The focus of this Research Topic is the fast-growing body of research on imitation phenomena in speech. We aim to bring together researchers with a large variety of scientific backgrounds (linguistics, speech sciences, psycholinguistics, experimental sociolinguistics, neurosciences, cognitive sciences) with a view to improving our understanding of the role of imitation in the production, comprehension and acquisition of spoken language. The Research Topic will also aim to assess current research on the brain and cognitive underpinnings of imitative behavior. The questions that can be explored in the submitted articles and communications include the following: When is phonetic imitation an automatic process and when does it represent a conscious effort of the talkers, designed to fit the social context of the interaction? Which components of the speech signal are imitated in different contexts/conditions? What are the causes of individual differences in the ability to imitate phonetic properties of both L1 and L2 (e.g., phonetic talent, dominant pitch perception mode, auditory memory etc.)? What computational techniques can be successfully employed to characterize imitation in speech, both in terms of static characterization (comparing short fragments of speech), as well as from a nonsegmental perspective (comparing evolution of different features over time)? How do visual cues interact with auditory cues, e.g., with respect to the degree of imitation and the speed of processing? What are the neural correlates of speech imitation?

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,246 · 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