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Enregistrement W3122713933 · doi:10.22215/etd/2016-11308

Numerical Investigations of Pathological Phonation Resulting From a Unilateral Sessile Polyp

2016· dissertation· en· W3122713933 sur OpenAlexaff
Raymond Greiss

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlottisPhonationVocal foldsVibrationStiffnessAdded massMechanicsFinite element methodBernoulli's principleAcousticsPhysicsStructural engineeringLarynxMaterials scienceAnatomyMedicineEngineeringAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The voice, generated via the modulation of airflow by the vocal folds in the larynx, is studied computationally to improve treatment of voice disorders.A model of a vocal fold with a polyp is developed, and implemented in-house.Structural vibration of the model is computed in the time and frequency domain with the finite element method.Aerodynamic loading is computed with the Bernoulli equation, which is corrected for viscous and unsteady effects.A polyp's mass is the most influential parameter, followed by stiffness and position.Natural frequencies are decreased by increasing mass, and increased by increasing stiffness.Damping due to the polyp's mass is mitigated near fixed walls.Polyp mass distribution is most influential on vibration when spread into the glottis.Pitch-intensity dependence decreases with increasing polyp mass.The polyp disrupts vibration of the vocal fold pair by decreasing the cross-sectional area of the flow, and vibrating out of phase.My first steps into the world of scholarly research would not have been so rewarding if it were not for the immense support offered to me by my supervisors, Professor Joana Rocha and Professor Edgar Matida.Without their dependable technical and financial support, this work would not have been possible.Most importantly, they fostered an open environment where there is no fear of asking a stupid question.To you both, I am exceedingly grateful.Despite my fondness for numerical computing, I've learned the phrase, "Too much of anything can kill you," to ring true.My thanks go out to Colin, Zahra, Sarah, and Jared for the numerous distracting, yet stimulating, coffee breaks which they have accompanied me on.Their willingness to allow me to bounce ideas off of them have led to the refinement of many aspects of this thesis.I would not be in a position to pursue graduate studies without the backing of my family, who have always enthusiastically encouraged me to pursue my interests, whether academic or not.Thank you for your persistent love, care, and confidence.I would not have been able to overcome my confusion over turbulence, nor inner turbulence, without your inspiration.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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