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Enregistrement W7045988629

Cross-lingual transferability of voice analysis models: a Parkinson’s Disease case study

2023· article· en· W7045988629 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueVirtual Community of Pathological Anatomy (University of Castilla La Mancha) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Ciencias del Mar y Limnología, Universidad Nacional Autónoma de MéxicoInstitute for Catastrophic Loss Reduction
Mots-clésTransferabilityDiseaseVoice analysisIdentification (biology)Statistical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language and speech are one of the most complex human activities, involving cognitive-linguistic processes, motor speech planning, programming, control, phonetic integrit, and finally neuromuscular execution."Language" refers to a core system that enables the user to assign or decode a symbol to an object or concept that one wishes to convey or comprehend, and also to apply appropriate grammatical rules to arrange or decipher phrases and sentences.In this definition, language is the "engine" of communication.When language is impaired as a result of injury to the brain, the disorder is termed "aphasia.On the other hand, "speech" is the physical process of speaking involving lungs, trachea, breathing muscles, vocal cords, mouth, tongue, facial muscles, and it is defined as the mechanism by which language is orally expressed and articulated.Some individuals may have a motor speech deficit, making difficult to produce words, e.g., "dysarthria" or to coordinate complex movements for articulation e.g., "apraxia of speech".Two specific brain areas are related to understand and generate speech: Broca's area related to speech production and articulation, and Wernicke's area responsible for speech comprehension.However, the organization of language and the comprehension and production of speech are mediated by a much broader expanse of neural networks that covers a large number of cortical and subcortical regions and their interconnecting fiber pathway, e.g., inferior and middle frontal gyri, superior precentral gyrus of the insula, basal ganglia, posterior middle temporal gyrus, cerebellum, as demonstrated by new neuroimaging techniques.Some disorders of nervous system may manifest with language/ speech changes.In the last decade, language in neurodegenerative diseases has been recognized as a specific marker not only for distinguishing different language isolated syndromes, or primary progressive aphasia (PPA) and its variants, but also for diagnosing various neurodegenerative disorders characterized by language impairment amongst other cognitive deficit, and neurological signs and symptoms, as Parkinson, Alzheimer, Amyotrophic Lateral Sclerosis, Multiple Sclerosis.The study of language processing with a better knowledge of the language network, due to imaging techniques, may contribute to a greater understanding of the extension of neurodegenerative process that characterize such diseases.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,262 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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