Predicting scores on the Montreal cognitive assessment from a spontaneous speech sample
Notice bibliographique
Résumé
This presentation examines acoustic and linguistic measurements taken from 521 older participants. The aim was to examine the relationship between measurements derived from spontaneous speech and participants’ scores on the Montreal Cognitive Assessment (MOCA). Though both speech measurements and MOCA scores have been shown to be predictive of mild cognitive impairment, there has been little exploration in the literature of the relationship between these two domains. Participants completed the MOCA assessment and were prompted to describe an early childhood memory. The lexical complexity analyzer toolkit was used to extract a range of measurements to assess the lexical density, sophistication, and variation in each participant’s storytelling passage. For the acoustic analysis, we drew a subset of the features from the Interspeech 2010 Paralinguistic Challenge set and included measures of duration and speaking rate. A least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) approach was used to model the relationship between acoustic, lexical, and demographic information and participants’ MOCA scores. Using the covariance test statistic we identified six important variables: one lexical, three acoustic and two demographic. This reduced model explained 18.06% of the variance in participants’ MOCA scores. This R2 value was validated on a held out set of 121 participants.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».