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Enregistrement W7112166315

Impact of orofacial myofunctional development on typical children intelligibility: a longitudinal study

2019· article· fr· W7112166315 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueORBi (University of Liège) · 2019
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongitudinal studyLongitudinal dataPoison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

D’après les récents modèles théoriques de production de la parole, les représentations phonologiques se construiraient grâce au développement des compétences perceptives, avec la mise en place d’un feedback auditif, ainsi que du contrôle moteur de la parole, nécessitant l’activation de compétences somatosensorielles et motrices au niveau des articulateurs (Redford, 2015 ; Hikock, 2013). Il est souvent postulé (MacNeilage, 1998 ; Smith, 2010), mais peu vérifié, que le contrôle moteur de la parole se développerait en étroite relation avec d’autres fonctions orofaciales non spécifiques à la parole, comme par exemple la respiration ou la déglutition. Toutefois, ce postulat ne fait pas l’unanimité (Steeve & Moore, 2009). La controverse autour de l’efficacité des exercices moteurs oraux non-verbaux dans la rééducation des troubles de la parole illustre parfaitement ce débat. Dans ce contexte, ce poster illustrera l’hypothèse selon laquelle le développement des fonctions orofaciales non verbales serait potentiellement un prédicteur des erreurs de productions de la parole, par l’intermédiaires des habilités somatosensorielles et motrices orales de l’enfant. Ce poster exposera également la méthodologie de l’étude longitudinale qui a été mise en place pour étudier la trajectoire de développement de la parole et son interaction avec les fonctions orofaciales, et envisagera l’analyse de données qui permettront d’interpréter les résultats.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,296 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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