Mandarin Tone Production in Prelingually Deaf Adults With Hearing Aids and Cochlear Implants
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: 0], Slope, and Curve), characterize tonal production and examines the effects of rhyme complexity and hearing device type. METHOD: Seventy-four participants (18 CI users, 26 HA users, and 30 normal-hearing [NH] controls) completed tone production tasks involving 48 monosyllabic words categorized by rhyme complexity (simple, open, nasal). Acoustic analyses were conducted using linear mixed models to examine the influences of device type, rhyme complexity, and tone type on duration and parabola parameters. RESULTS: No significant differences were found between CI and HA users for parabola parameters; both CI participants and HA users produced Mandarin tones with pitch patterns comparable to those of NH individuals but relied on significantly longer durations. Nasal rhymes posed the greatest challenges for deaf individuals, often resulting in longer production durations and larger duration differences from other rhyme types. CONCLUSIONS: Prelingually deaf adults could effectively differentiate tones using parabola parameters, while also tending to extend durations in their production. Rhyme complexity and hearing device significantly impact tone production. These findings provide critical insights into speech rehabilitation for hearing-impaired populations. Further research on diverse contexts is recommended to enhance intervention strategies.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».