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Enregistrement W2801193150 · doi:10.1044/2018_jslhr-s-17-0287

Infant–Mother Acoustic–Prosodic Alignment and Developmental Risk

2018· article· en· W2801193150 sur OpenAlexaff
Amanda Seidl, Alejandrina Cristià, Mélanie Söderström, Eon‐Suk Ko, Emily A. Abel, Ashleigh Kellerman, A. J. Schwichtenberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthAgence Nationale de la RechercheNational Institute of Mental HealthPurdue University
Mots-clésPsychologyAutismDevelopmental psychologyAudiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: One promising early marker for autism and other communicative and language disorders is early infant speech production. Here we used daylong recordings of high- and low-risk infant-mother dyads to examine whether acoustic-prosodic alignment as well as two automated measures of infant vocalization are related to developmental risk status indexed via familial risk and developmental progress at 36 months of age. Method: Automated analyses of the acoustics of daylong real-world interactions were used to examine whether pitch characteristics of one vocalization by the mother or the child predicted those of the vocalization response by the other speaker and whether other features of infants' speech in daylong recordings were associated with developmental risk status or outcomes. Results: Low-risk and high-risk dyads did not differ in the level of acoustic-prosodic alignment, which was overall not significant. Further analyses revealed that acoustic-prosodic alignment did not predict infants' later developmental progress, which was, however, associated with two automated measures of infant vocalizations (daily vocalizations and conversational turns). Conclusions: Although further research is needed, these findings suggest that automated measures of vocalizations drawn from daylong recordings are a possible early identification tool for later developmental progress/concerns. Supplemental Material: https://osf.io/cdn3v/.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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