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Enregistrement W2742854967 · doi:10.1044/2017_jslhr-s-16-0125

Alveolar and Postalveolar Voiceless Fricative and Affricate Productions of Spanish–English Bilingual Children With Cochlear Implants

2017· article· en· W2742854967 sur OpenAlexaff
Fangfang Li, Ferenc Bunta, J. Bruce Tomblin

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésLinguisticsPsychologyAudiologyCochlear implantCochlear implantationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study investigates the production of voiceless alveolar and postalveolar fricatives and affricates by bilingual and monolingual children with hearing loss who use cochlear implants (CIs) and their peers with normal hearing (NH). Method: Fifty-four children participated in our study, including 12 Spanish-English bilingual CI users (M = 6;0 [years;months]), 12 monolingual English-speaking children with CIs (M = 6;1), 20 bilingual children with NH (M = 6;5), and 10 monolingual English-speaking children with NH (M = 5;10). Picture elicitation targeting /s/, /tʃ/, and /ʃ/ was administered. Repeated-measures analyses of variance comparing group means for frication duration, rise time, and centroid frequency were conducted for the effects of CI use and bilingualism. Results: All groups distinguished the target sounds in the 3 acoustic parameters examined. Regarding frication duration and rise time, the Spanish productions of bilingual children with CIs differed from their bilingual peers with NH. English frication duration patterns for bilingual versus monolingual CI users also differed. Centroid frequency was a stronger place cue for children with NH than for children with CIs. Conclusion: Patterns of fricative and affricate production display effects of bilingualism and diminished signal, yielding unique patterns for bilingual and monolingual CI users.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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