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Enregistrement W3158734905 · doi:10.1044/2021_jslhr-20-00593

Variation in Speech Intelligibility Ratings as a Function of Speech Rate Modification in Parkinson's Disease

2021· article· en· W3158734905 sur OpenAlexaff
Thea Knowles, Scott Adams, Mandar Jog

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensUniversity HospitalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntelligibility (philosophy)AudiologyPsychologyParkinson's diseaseDysarthriaSpeech perceptionSpeech productionSpeech recognitionDiseaseMedicinePerceptionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The aim of this study was to quantify changes in speech intelligibility in two cohorts of people with Parkinson's disease (PD; those with and without deep brain stimulation [DBS]) across a broad range of self-selected speech rate alterations in (a) read sentences and (b) extemporaneous speech (monologues). Method Four speaker groups participated in this study: younger and older controls, people with PD undergoing standard pharmaceutical treatment, and people with PD and DBS. Naïve listeners rated the intelligibility of read sentences and extemporaneous monologues, spoken by participants at seven self-selected speech rates from very slow to very fast. Intelligibility was modeled as a function of group, speech rate condition, and speech task. Results Overall, compared to habitual speech rate, slower speech rate conditions were not associated with changes in speech intelligibility, whereas faster-than-habitual conditions were associated in declines in intelligibility. Results were mediated by group and task effects, such that talkers with PD and DBS were more likely to see intelligibility benefits at slower self-selected speech rates and less likely to see detriments at faster rates, and these differences were amplified in monologues compared to sentences. Conclusion Findings suggest differences in the ways in which slower and faster speech rate adjustments impact speech intelligibility in people with PD with and without DBS, with the latter demonstrating greater magnitudes of change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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