The Role of Instructions in Motor Learning of Oral Versus Nasalized Speech Targets
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to investigate how general, implicit instructions with auditory-perceptual emphasis; specific, explicit instructions with biomechanical focus; or both affect learning of oral–nasal balance control in speech. Method: Thirty healthy, vocally untrained participants were assigned to one of three instructional groups (i.e., implicit, explicit, and integrated) and learned to produce oral versus nasalized vowel-, syllable-, and phrase-level targets during once-weekly sessions over 4 weeks. Learning gains and performance variability were analyzed using nasometry. Results: We observed a significant main effect of instruction type on learning gains at phrase level ( p = .016). Specifically, the integrated group ( M = 59.8%) significantly outperformed the explicit group ( M = 37.9%) and numerically outperformed the implicit group ( M = 45.1%). For nasalized phrase targets, results revealed a significant main effect of instruction type on performance variability ( p = .042), but pairwise comparisons between instruction groups were not significant. Conclusions: The integration of implicit processes via auditory-perceptual modeling and explicit processes via relevant biomechanical directives resulted in larger motor learning gains, especially at higher levels of task complexity (i.e., phrase) compared to providing implicit or explicit instruction alone. The higher performance variability (i.e., less stable productions) that was sometimes induced by explicit instruction did not negatively impact learning when integrated with implicit instruction. Clinical implications for speech/voice therapy models are discussed.
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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 | 0,005 |
| 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 ».