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Enregistrement W2970919625 · doi:10.1044/2019_jslhr-s-csmc7-19-0214

Assessment of Childhood Apraxia of Speech: A Review/Tutorial of Objective Measurement Techniques

2019· review· en· W2970919625 sur OpenAlexaff
Hayo Terband, Aravind Kumar Namasivayam, Edwin Maas, Frits van Brenk, Marja‐Liisa Mailend, Sanne Diepeveen, Pascal van Lieshout, Ben Maassen

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoarticulationProsodyPsychologyOperationalizationPerceptionCognitive psychologyComputer scienceSpeech recognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background With respect to the clinical criteria for diagnosing childhood apraxia of speech (commonly defined as a disorder of speech motor planning and/or programming), research has made important progress in recent years. Three segmental and suprasegmental speech characteristics-error inconsistency, lengthened and disrupted coarticulation, and inappropriate prosody-have gained wide acceptance in the literature for purposes of participant selection. However, little research has sought to empirically test the diagnostic validity of these features. One major obstacle to such empirical study is the fact that none of these features is stated in operationalized terms. Purpose This tutorial provides a structured overview of perceptual, acoustic, and articulatory measurement procedures that have been used or could be used to operationalize and assess these 3 core characteristics. Methodological details are reviewed for each procedure, along with a short overview of research results reported in the literature. Conclusion The 3 types of measurement procedures should be seen as complementary. Some characteristics are better suited to be described at the perceptual level (especially phonemic errors and prosody), others at the acoustic level (especially phonetic distortions, coarticulation, and prosody), and still others at the kinematic level (especially coarticulation, stability, and gestural coordination). The type of data collected determines, to a large extent, the interpretation that can be given regarding the underlying deficit. Comprehensive studies are needed that include more than 1 diagnostic feature and more than 1 type of measurement procedure.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0130,008
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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