Prosodie et Syndrome de Williams : une étude inter-langue

L’objectif de l’étude est de mieux cerner les particularités acoustiques de la prosodie d’enfants porteurs du SW de langue maternelle anglaise et de langue maternelle française. Des productions spontanées ont été recueillies à l’aide de la tâche de narration « Grenouille, où es-tu ? » (Mayer, 1969). La prosodie des enfants SW est comparée à celle de deux groupes typiques, un de même âge chronologique et un de même âge développemental que le groupe avec SW La population se compose de 1. 7 enfants SW de langue française âgés entre 6 ans et 13 ans 7 mois, appariés à deux groupes typiques et 2. 13 enfants SW de langue anglaise âgés entre 6 ans et 13 ans 11 mois, appariés à deux groupes typiques. Notre analyse porte sur un paramètre acoustique de la prosodie des enfants avec SW : la Variation de la Fréquence Fondamentale. Les résultats sont discutés sur les points suivants : 1. les différences et similitudes entre les profils prosodiques des enfants avec SW et des enfants typiques de même âge chronologique ou développemental, en langue anglaise et en langue française, 2. les différences entre les enfants avec SWde langue maternelle anglaise et les enfants avec SWde langue maternelle française et 3. le développement prosodique observé chez les enfants avec SW. (For English abstract see "Additional Information")

Estimation of sea surface temperature from the Spinning Enhanced Visible and Infra Red Imager, improved using numerical weather prediction

Most of the operational Sea Surface Temperature (SST) products derived from satellite infrared radiometry use multi-spectral algorithms. They show, in general, reasonable performances with root mean square (RMS) residuals around 0.5 K when validated against buoy measurements, but have limitations, particularly a component of the retrieval error that relates to such algorithms' limited ability to cope with the full variability of atmospheric absorption and emission. We propose to use forecast atmospheric profiles and a radiative transfer model to simulate the algorithmic errors of multi-spectral algorithms. In the practical case of SST derived from the Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI) onboard Meteosat Second Generation (MSG), we demonstrate that simulated algorithmic errors do explain a significant component of the actual errors observed for the non linear (NL) split window algorithm in operational use at the Centre de Météorologie Spatiale (CMS). The simulated errors, used as correction terms, reduce significantly the regional biases of the NL algorithm as well as the standard deviation of the differences with drifting buoy measurements. The availability of atmospheric profiles associated with observed satellite-buoy differences allows us to analyze the origins of the main algorithmic errors observed in the SEVIRI field of view: a negative bias in the inter-tropical zone, and a mid-latitude positive bias. We demonstrate how these errors are explained by the sensitivity of observed brightness temperatures to the vertical distribution of water vapour, propagated through the SST retrieval algorithm.