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Enregistrement W4386375811 · doi:10.31234/osf.io/s8x49

Exploring audiovisual speech perception in monolingual and bilingual children in Uzbekistan

2023· preprint· en· W4386375811 sur OpenAlexaff
Shakhlo Nematova, Benjamin D. Zinszer, Kaja Kinga Jasińska

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUzbekPsychologyPerceptionModality (human–computer interaction)Contrast (vision)Speech perceptionLinguisticsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate the development of audiovisual speech perception in monolingual Uzbek and bilingual Uzbek-Russian-speaking children, focusing on the impact of language experience on audiovisual speech perception and the role of visual phonetic (i.e. mouth movements corresponding to phonetic/lexical information) and temporal (i.e. timing of speech signals) cues.Three hundred twenty-one children in Tashkent, Uzbekistan, between the ages of 4 and 10 years discriminated /ba/ and /da/ syllables across three conditions: auditory-only, audiovisual phonetic (i.e., the sound accompanied by mouth movements), and audiovisual temporal (i.e, sound onset/offset accompanied by mouth opening/closing). Effects of modality (audiovisual phonetic, audiovisual temporal, or audio-only cues), age, group (monolingual vs. bilingual), and their interactions were tested using a Bayesian regression model.Participants performed better in the audiovisual phonetic modality compared to the auditory modality. However, no significant difference between monolingual and bilingual children was observed across all modalities. This finding stands in contrast with earlier studies. We attribute the contrasting findings of our study and the existing literature to the cross-linguistic similarity of the language pairs involved. When the languages spoken by bilinguals exhibit substantial linguistic similarity, there may be an increased necessity to disambiguate speech signals, leading to a greater reliance on audiovisual cues. The limited phonological similarity between Uzbek and Russian might have minimized bilinguals’ need to rely on visual speech cues, contributing to the lack of group differences in our study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,122 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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