MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406253632 · doi:10.1017/s0305000924000552

More than just a happy talk? Evidence for functional pitch and utterance length modifications in infant-, spouse-, and dog-directed communication

2025· article· en· W4406253632 sur OpenAlexaff
Édua Koós-Hutás, Shanjida Afrin, Alexandra Barbara Kovács, Tamás Faragó, Lőrinc András Filep, József Topál, Anna Gergely

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Language · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInfant Health and Development
Établissements canadiensNeuroDevNet
Organismes subventionnairesNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalMagyar Tudományos AkadémiaHungarian Scientific Research FundBolyai FoundationEuropean Commission
Mots-clésUtterancePsychologyRhymeContext (archaeology)SpouseCompetence (human resources)Mean length of utteranceNonverbal communicationCommunicationConversationLinguisticsDevelopmental psychologyCognitive psychologyLanguage developmentSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By comparing infant-directed speech to spouse- and dog-directed talk, we aimed to investigate how pitch and utterance length are modulated by speakers considering the speech context and the partner's expected needs and capabilities. We found that mean pitch was modulated in line with the partner's attentional needs, while pitch range and utterance length were modulated according to the partner's expected linguistic competence. In a situation with a nursery rhyme, speakers used the highest pitch and widest pitch range with all partners suggesting that infant-directed context greatly influences these acoustic features. Recent findings showed that these speakers expressed more intense positive emotions towards their infants and spouses than towards their dogs. Our results revealed different patterns, leading us to conclude that these acoustic features are not simple by-products of emotional speech. Instead, they are dynamically and functionally used in accordance with the speech context and the audience's expected needs and capabilities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Child LanguageMême sujetInfant Health and DevelopmentTravaux en français237 207