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Enregistrement W3172171392 · doi:10.1121/10.0005006

Physics of phonation offset: Towards understanding relative fundamental frequency observations

2021· article· en· W3172171392 sur OpenAlexaff
Mohamed A. Serry, Cara E. Stepp, Sean D. Peterson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésPhonationCollisionOffset (computer science)MechanicsPhysicsVocal foldsAcousticsComputer scienceAudiologyLarynxMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relative fundamental frequency (RFF) is a promising assessment technique for vocal pathologies. Herein, we explore the underlying laryngeal factors dictating RFF behaviours during phonation offset. To gain physical insights, we analyze a simple impact oscillator model and follow that with a numerical study using the well-established body-cover model of the vocal folds (VFs). Study of the impact oscillator suggests that the observed decrease in fundamental frequency during offset is due, at least in part, to the increase in the neutral gap between the VFs during abduction and the concomitant decrease in collision forces. Moreover, the impact oscillator elucidates a correlation between sharper drops in RFF and increased stiffness of the VFs, supporting experimental RFF studies. The body-cover model study further emphasizes the correlation between the drops in RFF and collision forces. The numerical analysis also illustrates the sensitivity of RFF to abduction initiation time relative to the phase of the phonation cycle, and the abduction period length. In addition, the numerical simulations display the potential role of the cricothyroid muscle to mitigate the RFF reduction. Last, simplified models of phonotraumatic vocal hyperfunction are explored, demonstrating that the observed sharper drops in RFF are associated with increased pre-offset collision forces.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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