Protophones, the precursors to speech, dominate the human infant vocal landscape
Notice bibliographique
Résumé
Human infant vocalization is viewed as a critical foundation for vocal learning and language. All apes share distress sounds (shrieks and cries) and laughter. Another vocal type, speech-like sounds, common in human infants, is rare but not absent in other apes. These three vocal types form a basis for especially informative cross-species comparisons. To make such comparisons possible we need empirical research documenting the frequency of occurrence of all three. The present work provides a comprehensive portrayal of these three vocal types in the human infant from longitudinal research in various circumstances of recording. Recently, the predominant vocalizations of the human infant have been shown to be speech-like sounds, or 'protophones', including both canonical and non-canonical babbling. The research shows that protophones outnumber cries by a factor of at least five based on data from random-sampling of all-day recordings across the first year. The present work expands on the prior reports, showing the protophones vastly outnumber both cry and laughter in both all-day and laboratory recordings in various circumstances. The data provide new evidence of the predominance of protophones in the infant vocal landscape and illuminate their role in human vocal learning and the origin of language. This article is part of the theme issue 'Vocal learning in animals and humans'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».