Vocal and articulatory performance fluctuates across the menstrual cycle: Acoustic analysis of daily single participant speech data over three months
Notice bibliographique
Résumé
The impact of sex hormones on voice and speech has been observed across the menstrual cycle; however, the evidence remains mixed. Here, we investigated voice and articulatory performance as a function of the menstrual cycle over three months via an intensive longterm single case experimental design. A 17-yearold naturally cycling female who did not use oral/hormonal contraceptives gave a written consent to participate in the study over a period of three cycles (i.e., 90 days). Daily urine sample test strips were utilized to identify the onset of ovulation (via luteinizing hormone, LH). Daily voice and articulation tasks including a Maximum Phonation Time (MPT) task, a diadochokinesis (DDK) task were completed. A harmonic regression analysis showed a linear learning effect for DDK rate (p<.00001) with a fluctuation of values as a function of the menstrual cycle (p = 0.024). MPT showed a cyclic fluctuation (p = 0.028) but no linear learning effect. Linear and harmonic terms for fundamental frequency (measured from MPT recordings) showed no significant patterns. Understanding hormone driven variability in speech and voice helps to inform remediation strategies that aim to minimize the impact of speech motor and voice disorders across the lifespan.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».