Review of methods for conducting speech research with minimally verbal individuals with autism spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper was to review best-practice methods of collecting and analyzing speech production data from minimally verbal autistic speakers. Data on speech production data in minimally verbal individuals are valuable for a variety of purposes, including phenotyping, clinical assessment, and treatment monitoring. Both perceptual ("by ear") and acoustic analyses of speech can reveal subtle improvements as a result of therapy that may not be apparent when correct/incorrect judgments are used. Key considerations for collecting and analyzing speech production data from this population are reviewed. The definition of "minimally verbal" that is chosen will vary depending on the specific hypotheses investigated, as will the stimuli to be collected and the task(s) used to elicit them. Perceptual judgments are ecologically valid but subject to known sources of bias; therefore, training and reliability procedures for perceptual analyses are addressed, including guidelines on how to select vocalizations for inclusion or exclusion. Factors to consider when recording and acoustically analyzing speech are also briefly discussed. In summary, the tasks, stimuli, training methods, analysis type(s), and level of detail that yield the most reliable data to answer the question should be selected. It is possible to obtain rich high-quality data even from speakers with very little speech output. This information is useful not only for research but also for clinical decision-making and progress monitoring.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».