Mental processing demands on tongue position during rhotic production
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive load may affect tongue position during speech production. Previous studies demonstrate that the tongue is influenced by the central and autonomic nervous systems [Bourdiol et al., 2013, Journal of oral rehabilitation, 40(6)] and increased cognitive load impacts front and back vowel formants [Huttunen et al., 2011, JASA 129]. Little is known about this effect, including whether it is moderated by pressure to maintain acoustic targets. North American English [ɹ] is known to allow substantial articulatory variation while maintaining a relatively stable acoustic (F3) target [Guenther et al., 1999, JASA 105]. The present study investigates variation of tongue position for North American English [ɹ] under increasing levels of cognitive load using a Stroop task [Tomassi et al., 2025, JSLHR, 1–20]. We hypothesize that under high cognitive load, the articulation of English [ɹ] may show intra-speaker variation in tongue shape. Ultrasound imaging was used to measure tongue position during speech across congruent and incongruent trials, and speech errors were filtered out. Preliminary results indicate that tongue shape varies both across and within speakers when producing [ɹ] and [Éš] across congruent and incongruent trials. Implications for speech processing will be discussed. [Work supported by NSERC.]
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».