La croissance de l'instrument vocal : contrôle, modélisation, potentialités acoustiques et conséquences perceptives
Bibliographic record
Abstract
Résumé Pour pouvoir étudier précisément l’évolution du conduit vocal et des articulateurs, et en induire des informations sur le contrôle moteur et les potentialités acoustiques durant la croissance, il est essentiel de disposer de données tout au long de l’ontogenèse, de la gestation à l’âge adulte. La morphogenèse du conduit vocal, qui s’étend sur une vingtaine d’années et dépend, pour l’essentiel, des structures osseuses cranio-faciales, est loin d’être linéaire. Les nouvelles données de la génétique rendent lisibles les données de croissance osseuse et donc de celles du conduit vocal. Pour pouvoir prédire les conséquences de la croissance sur les premières manifestations vocales pré-linguistiques (les proto-syllabes et le babillage), les stratégies de contrôle articulatoire, et quantifier les potentialités acoustiques du conduit vocal, des modèles sont mis en œuvre le plus proche possible des données articulatoires. Les stimuli de synthèse articulatoirement réalistes permettent de tester des hypothèses sur le processus perceptuo-moteur de l’enfant. Enfin ces modèles sont utilisables dans le cadre des recherches phylogénétiques sur l’émergence de la parole. L’étude de la croissance du conduit vocal constitue un paradigme expérimental de choix pour les recherches en parole.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".