Associations Between Voice and Gestural Characteristics of Transgender Women and Self-Rated Femininity, Satisfaction, and Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Client-based subjective ratings of treatment and outcomes are becoming increasingly important as speech-language pathologists embrace client-centered care practices. Of particular interest is the value in understanding how these ratings are related to aspects of gender-affirming voice and communication training programs for transgender and gender-diverse individuals. The purpose of this observational study was to explore relationships between acoustic and gestural communication variables and communicator-rated subjective measures of femininity, communication satisfaction, and quality of life (QoL) among transfeminine communicators. Method Twelve acoustic and gestural variables were measured from high-fidelity audio and motion capture recordings of transgender women ( n = 20) retelling the story of a short cartoon. The participants also completed a set of subjective ratings using a series of Likert-type rating scales, a generic QoL questionnaire, and a population-specific voice-related QoL questionnaire. Correlational analyses were used to identify relationships between the communication measures and subjective ratings. Results A significant negative relationship was identified between the use of palm-up hand gestures and self-rated satisfaction with overall communication. The acoustic variable of average semitone range was positively correlated with overall QoL. No acoustic measures were significantly correlated with voice-related QoL, and unlike previous studies, speaking fundamental frequency was not associated with any of the subjective ratings. Conclusions The results from this study suggest that voice characteristics may have limited association with communicator-rated subjective measures of communication satisfaction or QoL for this population. Results also provide preliminary evidence for the importance of nonverbal communication targets in gender-affirming voice and communication training programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».