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Enregistrement W3186631046 · doi:10.1111/1460-6984.12653

Oral diadochokinetic rates across languages: Multilingual speakers comparison

2021· article· en· W3186631046 sur OpenAlexaff
Shin Ying Chu, Jia Hao Foong, Jaehoon Lee, Boaz M. Ben‐David, Steven M. Barlow, Cristiane Hsu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Language & Communication Disorders · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalayMandarin ChinesePsychologyHebrewLinguisticsAudiologyNormativeMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is unclear whether oral diadochokinetic rate (oral-DDK) performance is affected by different languages within a multilingual country. AIMS: This study investigated the effects of age, sex, and stimulus type (real word in L1, L2 vs. non-word) on oral-DDK rates among healthy Malaysian-Malay speakers in order to establish language- and age-sensitive norms. The second aim was to compared the nonword 'pataka' oral-DDK rates produced by Malaysian-Malay speakers on currently available normative data for Hebrew speakers and Malaysian-Mandarin speakers. METHODS & PROCEDURES: Oral-DDK performance of 90 participants (aged 20-77 years) using nonword ('pataka'), Malay real word ('patahkan'), and English real word ('buttercake') was audio recorded. The number of syllables produced in 8 seconds was calculated. Mixed analysis of variance (ANOVA) was conducted to examine the effects of stimulus type (nonword, Malay, and English real word), sex (male, female), age (younger, 20-40 years; middle, 41-60 years; older, ≥61 years), and their interactions on the oral-DDK rate. Data obtained were also compared with the raw data of Malaysian-Mandarin and Hebrew speakers from the previous studies. OUTCOMES & RESULTS: A normative oral-DDK rate has been established for healthy Malaysian-Malay speakers. The oral-DDK rate was significantly affected by stimuli (p < 0.001). Malay real word showed the slowest rate, whereas there was no significant difference between English real word and nonword. The oral-DDK rate for Malay speakers was significantly higher than Mandarin and Hebrew speakers across stimuli (all p < 0.01). Interestingly, oral-DDK rates were not affected by age group for Malay speakers. CONCLUSIONS & IMPLICATIONS: Stimuli type and language affect the oral-DDK rate, indicating that speech-language therapists should consider using language-specific norms when assessing multilingual speakers. WHAT THIS PAPER ADDS: What is already known on the subject Age, sex, and language are factors that need to be considered when developing oral-DDK normative protocol. It is unclear whether oral-DDK performance is affected by different languages within a multilingual country. What this paper adds to existing knowledge No ageing effect across real word versus nonword on oral-DDK performance was observed among Malaysian-Malay speakers, contrasting with current available literature that speech movements slow down as we age. Additionally, Malaysian-Malay speakers have faster oral-DDK rates than Malaysian-Mandarin and Hebrew speakers across all stimuli. What are the potential or actual clinical implications of this work? Establishing normative data of different languages will enable speech-language therapists to select the appropriate reference dataset based on the language mastery of these multilingual speakers.

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)0,001
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 enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,398 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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