AN ANALYSIS ON REDUCING SPEECH DISORDER OF THE STAMMERING FACED BY PRINCE ALBERT IN “THE KING’S SPEECH’ MOVIE
Notice bibliographique
Résumé
Language is a part of human life that without language, people cannot interact each other. They make some conversation, joking etc by using it. So that, they need to have a good speaking, hearing, and understanding while using it. But, sometimes there are some people who have a trouble with their speaking, hearing, or understanding, which make them feel hard to interact with other people, for example like stammer. Stammer is one of speech disorders, which can make people repeat a letter or word of the sentence. It seems like what Prince Albert in The King’s Speech movie who suffered the stammering and tried to reduce it. Therefore, the researcher conducted the research to know some methods used by Prince Albert in reducing his stammer and the result of the methods. This study used descriptive qualitative. The research object of this research was the movie entitled The KingÂ’s Speech. The whole data of this research were taken from dialogues, utterances, and events in the movie. In this study, the writer uses documentation as the instrument of gaining data that he watched the movie many times, so he took some notes from the movie. In The King’s Speech movie, there are 10 methods were found by the researcher, which were used by Prince Albert in reducing his stammer, such as building up the physical organs, which includes loosening jaw, rolling on the ground, and screaming, mental equilibrium, which includes respiration, synchronizing and harmonizing mental and physical actions, which body movement, and some other methods such as listening to music, singing, and pausing. Besides, almost all therapies used by Prince Albert were successful, especially the methods he did with Lionel Logue.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».