Sentence-Level Movements in Parkinson's Disease: Loud, Clear, and Slow Speech
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To further understand the effect of Parkinson's disease (PD) on articulatory movements in speech and to expand our knowledge of therapeutic treatment strategies, this study examined movements of the jaw, tongue blade, and tongue dorsum during sentence production with respect to speech intelligibility and compared the effect of varying speaking styles on these articulatory movements. Method: Twenty-one speakers with PD and 20 healthy controls produced 3 sentences under normal, loud, clear, and slow speaking conditions. Speech intelligibility was rated for each speaker. A 3-dimensional electromagnetic articulograph tracked movements of the articulators. Measures included articulatory working spaces, ranges along the first principal component, average speeds, and sentence durations. Results: Speakers with PD demonstrated significantly smaller jaw movements as well as shorter than normal sentence durations. Between-speaker variation in movement size of the jaw, tongue blade, and tongue dorsum was associated with speech intelligibility. Analysis of speaking conditions revealed similar patterns of change in movement measures across groups and articulators: larger than normal movement sizes and faster speeds for loud speech, increased movement sizes for clear speech, and larger than normal movement sizes and slower speeds for slow speech. Conclusions: Sentence-level measures of articulatory movements are sensitive to both disease-related changes in PD and speaking-style manipulations.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».