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Enregistrement W2871345084 · doi:10.1177/0023830918785203

Delayed Phonological Encoding in Stuttering: Evidence from Eye Tracking

2018· article· en· W2871345084 sur OpenAlexaff
Kristin M. Pelczarski, Anna Tendera, Matthew Dye, Torrey M. Loucks

Notice bibliographique

RevueLanguage and Speech · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueStuttering Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKansas State University
Mots-clésStutteringPsychologySpeech productionAudiologyEye trackingGazeEncoding (memory)Eye movementCognitive psychologyDevelopmental psychologySpeech recognitionNeuroscienceMedicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stuttering is a multifactorial disorder that is characterized by disruptions in the forward flow of speech believed to be caused by differences in the motor and linguistic systems. Several psycholinguistic theories of stuttering suggest that delayed or disrupted phonological encoding contributes to stuttered speech. However, phonological encoding remains difficult to measure without controlling for the involvement of the speech-motor system. Eye-tracking is proposed to be a reliable approach for measuring phonological encoding duration while controlling for the influence of speech production. Eighteen adults who stutter and 18 adults who do not stutter read nonwords under silent and overt conditions. Eye-tracking was used to measure dwell time, number of fixations, and response time. Adults who stutter demonstrated significantly more fixations and longer dwell times during overt reading than adults who do not stutter. In the silent condition, the adults who stutter produced more fixations on the nonwords than adults who do not stutter, but dwell-time differences were not found. Overt production may have resulted in additional requirements at the phonological and phonetic levels of encoding for adults who stutter. Direct measurement of eye-gaze fixation and dwell time suggests that adults who stutter require additional processing that could potentially delay or interfere with phonological-to-motor encoding.

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)0,005
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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