Biomechanical Simulation of Lateral Asymmetry in Tongue Bracing
Notice bibliographique
Résumé
Tongue bracing occurs when the lateral edges of the tongue maintain contact with the palate or upper molars. Bracing is pervasive in speech: previous EPG data analysis shows lateral contact to be maintained for 97.5% of the total observation duration [Gick et al. (2017) JSLHR 60, 494]. This research has also indicated the presence of lateral bias or asymmetry in the tongue: a consistent tendency to release contact more on one side than the other, both in unilateral release and in sequential loss of contact during a bilateral release. However, in these cases of asymmetry, it remains unclear which side of the tongue should be considered dominant. The present study explores the question of dominance in lateral tongue bracing through biomechanical simulation of tongue muscle activation. Certain muscles have been identified as bracing agonists (GGP, GGM, MH, VERT, SL) and antagonists (GGA, STY, HG, TRANS, IL) [Liu et al. (2022) Phonetica 79, 523]. Agonists increase the likelihood of bilateral bracing and tend to raise or widen the tongue while antagonists decrease the likelihood of bilateral bracing and tend to lower or narrow the tongue. The current simulations explore whether a unilateral bracing outcome can be produced by asymmetric activation of agonists, antagonists or a combination thereof. Preliminary results from our simulation study show that reducing agonist activation or increasing antagonist activation on one side while keeping activations constant on the other side results in lower tongue-palate contact on the opposite side, due to the hydrostatic properties of the tongue, though the reduction is much greater in the former case. These results suggest that unilateral bracing may be instantiated primarily by contra-lateral muscle activation/deactivation from the side on which bracing contact is maintained, providing a starting point for further exploration of lateral tongue dominance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».