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Enregistrement W4396666081 · doi:10.61989/00tnjs80

Le voyage d’Alice : un texte standardisé pour l’évaluation de la parole et de la voix en Français.

2023· article· en· W4396666081 sur OpenAlexaffabout
Timothy Pommée, Liziane Bouvier, Julien Pinquier, Julie Mauclair, Véronique Delvaux, Cécile Fougeron, Corine Astésano, Vincent Martel‐Sauvageau, Dominique Morsomme, Pierre Pinçon, Muriel Lalain, Virginie Woisard

Notice bibliographique

RevueGlossa. · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill UniversitySunnybrook HospitalSunnybrook Health Science CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)FluencyAlice (programming language)Protocol (science)Set (abstract data type)Computer scienceUSableSingingSpeech recognitionLinguisticsNatural language processingPsychologyMultimediaMathematics educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Reading passages allow the observation of target stimuli in a controlled manner while maximizing the ecological aspects of a speech and voice assessment. Objective: This article presents a new standardized reading passage titled “Le voyage d’Alice” (“Alice's Journey”) and an automated protocol for the extraction of acoustic measures. Methods: The passage was constructed using a comprehensive set of criteria, taking into account data from the literature, specific needs identified in scientific research and in French-speaking clinical practice, and data from an international consensus study. Results: This passage was found to be easy to read and usable for the assessment of articulation of speech sounds, prosodic variations and phonatory behavior, as well as fluency, in Belgium, France, and Canada. The automated acoustic feature extraction protocol allows for a quick and simple analysis of reproducible data. It is a tool adapted for both scientific research and daily clinical practice. Acoustic measures were extracted from the passage in healthy participants in France and are used as reference values.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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