Aging of speech production, from articulatory accuracy to motor timing.
Notice bibliographique
Résumé
Despite the huge importance of spoken language production in everyday life, little is known about the manner and extent to which the motor aspects of speech production evolve with advancing age, as well as the nature of the underlying senescence mechanisms. In this cross-sectional group study, we examined the relationship between age and speech production performance using a nonlexical speech production task in which spoken syllable frequency and phonological complexity were systematically varied to test hypotheses about underlying mechanisms. A nonprobabilistic sample of 60 cognitively healthy adults (18-83 years) produced meaningless nonwords aloud as quickly and accurately as possible. Error rate, vocal reaction time (RT), vocal RT variability, vocal response duration, and vocal response duration variability were used as dependent variables to characterize speech production performance. The results showed an overall increase in error rate, which occurred mainly in the final syllable position (coda). There was also an increase in vocal response duration and in duration variability with age, which was moderated by phonological complexity and syllable frequency. Finally, we also found an age-related change in the relationship between vocal RT and vocal response duration. Together, these findings were interpreted as reflecting an age-related decline in the planning and execution of speech movements in cognitively healthy adults. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».