Is stotteren een spraak-motorische timingstoornis? Een alternatieve geïntegreerde benadering volgens het SAMI-model
Notice bibliographique
Résumé
Stotteren kent vele theorieën die iets trachten te zeggen over de oorzaak en andere verschijnselen verbonden aan de stoornis. Opvallend is dat in Nederland de logopedische praktijk stotteren doorgaans als een "neuromusculaire timingstoornis" duidt en stelt dat de aanleg voor stotteren gerelateerd is aan een mistiming van spraakbewegingen. Naast stotteren als timingstoornis zijn er echter in de loop van de jaren ook andere theorieën geformuleerd. Aangezien de kern van stotteren meestal wordt gezien als een stoornis of verzwakking van spraak-motorische processen zijn in dit artikel specifiek een aantal spraak-motorische modellen besproken. Spraak-motorische theorieën verklaren echter niet altijd de contextuele variabiliteit die vaak gepaard gaat met stotteren; de Speech And Monitoring Interaction (SAMI; Arenas, 2017) hypothese beschouwt naast spraakproductie ook (een verstoorde) monitoring als een belangrijke, mogelijk causale, component van het stotteren. Tot slot is kort belicht welke implicaties de ontwikkeling in theorievorming over stotteren kan hebben voor de klinische praktijk.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,004 |
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 ».