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Enregistrement W3111988756 · doi:10.1068/ic819

Sensorimotor Interactions in Speech Learning

2011· article· en· W3111988756 sur OpenAlexaff
Douglas M. Shiller

Notice bibliographique

Revuei-Perception · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpeech productionNeurocomputational speech processingAuditory feedbackPerceptionMotor theory of speech perceptionSpeech perceptionAdaptation (eye)PsychologyCognitive psychologyProduction (economics)Speech recognitionAudiologyComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Auditory input is essential for normal speech development and plays a key role in speech production throughout the life span. In traditional models, auditory input plays two critical roles: 1) establishing the acoustic correlates of speech sounds that serve, in part, as the targets of speech production, and 2) as a source of feedback about a talker's own speech outcomes. This talk will focus on both of these roles, describing a series of studies that examine the capacity of children and adults to adapt to real-time manipulations of auditory feedback during speech production. In one study, we examined sensory and motor adaptation to a manipulation of auditory feedback during production of the fricative “s”. In contrast to prior accounts, adaptive changes were observed not only in speech motor output but also in subjects' perception of the sound. In a second study, speech adaptation was examined following a period of auditory–perceptual training targeting the perception of vowels. The perceptual training was found to systematically improve subjects' motor adaptation response to altered auditory feedback during speech production. The results of both studies support the idea that perceptual and motor processes are tightly coupled in speech production learning, and that the degree and nature of this coupling may change with development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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