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Enregistrement W2727878508 · doi:10.1371/journal.pone.0180300

Compensations to auditory feedback perturbations in congenitally blind and sighted speakers: Acoustic and articulatory data

2017· article· en· W2727878508 sur OpenAlexafffund
Paméla Trudeau-Fisette, Mark Tiede, Lucie Ménard

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésAuditory feedbackVowelPsychologyAudiologyPerceptionPhoneticsArticulation (sociology)Auditory perceptionTongueSpeech perceptionAuditory maskingSpeech productionCommunicationSpeech recognitionAcousticsComputer scienceLinguisticsMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the effects of visual deprivation on the relationship between speech perception and production by examining compensatory responses to real-time perturbations in auditory feedback. Specifically, acoustic and articulatory data were recorded while sighted and congenitally blind French speakers produced several repetitions of the vowel /ø/. At the acoustic level, blind speakers produced larger compensatory responses to altered vowels than their sighted peers. At the articulatory level, blind speakers also produced larger displacements of the upper lip, the tongue tip, and the tongue dorsum in compensatory responses. These findings suggest that blind speakers tolerate less discrepancy between actual and expected auditory feedback than sighted speakers. The study also suggests that sighted speakers have acquired more constrained somatosensory goals through the influence of visual cues perceived in face-to-face conversation, leading them to tolerate less discrepancy between expected and altered articulatory positions compared to blind speakers and thus resulting in smaller observed compensatory responses.

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)0,003
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,110 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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