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Enregistrement W4412531992 · doi:10.1016/j.wocn.2025.101432

The effect of rhythm on inter-gestural coupling of onset and vowel gestures and predictive timing in stuttering

2025· article· en· W4412531992 sur OpenAlexaff
Mona Franke, Simone Falk, Nicole Benker, Phil Hoole

Notice bibliographique

RevueJournal of Phonetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueStuttering Research and Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalInternational Laboratory for Brain, Music and Sound ResearchCentre for Research on Brain Language and Music
Organismes subventionnairesBayerische ForschungsallianzDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésStutteringRhythmVowelGestureSpeech recognitionPsychologyCoupling (piping)Computer scienceAudiologyCommunicationCognitive psychologyDevelopmental psychologyArtificial intelligenceAcousticsPhysicsMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Inter-gestural timing differs in persons who stutter (PWS). • Consonant-vowel (CV) gestures are coupled more tightly in PWS. • The synchronization of speech with rhythmic cues varies depending on the rhythm type. • PWS exhibit alterations in predictive timing. • Finger tapping stabilizes the speech motor system of PWS. In this study we investigate articulatory timing in fluent speech production in persons who stutter (PWS) and persons who do not stutter (PWNS) by focusing on consonant–vowel (CV)-timing, which refers to the coupling of onset consonant and vowel gestures, as well as on predictive timing, which describes the synchronization of the speech onset to a rhythmic event. These two timing mechanisms are particularly interesting to investigate in relation to stuttering, given that CV-timing is especially challenging for PWS and that they exhibit differences in predictive timing related to speech-motor and manual-motor tasks, suggesting that disturbances in inter-gestural coordination and auditory-motor integration may contribute to stuttering. To shed further light on this, we examine CV-timing and predictive timing under different rhythmic conditions. Twenty German-speaking adults (10 PWS and 10 PWNS) were recorded using electromagnetic articulography (EMA). Participants produced target words that started with a bilabial onset, followed by a vowel (/a/, /o/, or /u/) and were embedded in a carrier phrase in four different conditions: Unpaced (speaking), Tapping (speaking while concurrently tapping), Metronome (synchronizing speech to a metronome), and Metronome+Tapping (speaking to a metronome while concurrently tapping). We found evidence for both CV-timing and predictive timing differences between PWS and PWNS. Our results suggest that in general, PWS time CV gestures closer together. However, CV-timing differences were linked to condition in an unexpected way. As to predictive timing, PWS initiated their speech later to a metronome beat than PWNS but they did not differ when timing speech to their own finger tapping, indicating that motor-pacing may stabilize the speech motor system of PWS. In the Metronome+Tapping condition, the groups appeared to rely on different rhythmic cues. While PWNS timed their speech more towards the metronome beat, PWS synchronized their speech onset closer to the finger tap. We discuss that this difference could result from differences in CV-timing. Furthermore, the potential for future research on the interplay of non-verbal and verbal motor systems and the possible benefit for the stuttering population is discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,330 · 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
Publié2025
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