Phonological familiarity and short-term verbal memory: implications for teaching English as a foreign language (TEFL)
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a small-scale experiment in speech perception and shortterm memory, the results of which suggest some shortcomings in the conventional pedagogy of teaching English as a foreign language (TEFL). The experiment used a common practice of speech perception research, that of measuring perception of ‘nonwords’ that are fabricated words that obey the phonology of a language, but are contrived to be words without meaning. Only one of the respondents was multilingual, and all of them had lived in English Canada since childhood and considered English as their native language. They were asked to listen to ten two-second utterances and repeat them as accurately as possible immediately after hearing them. Five of the utterances were in the African language, Hausa, which none of the volunteers had any familiarity with. The other five utterances were strings of nonword English. The experiment tested the hypothesis that the volunteers would be able to repeat the familiar English-like utterances more accurately than utterances from a language with an unfamiliar phonology. All the volunteers reported that the Englishlike utterances were easier to hold in memory and repeat, and the experimenter’s 社会イノベーション研究 2007年10月16日掲載承認 第3巻第1号(91-112) 2008年1月
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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 | 0,004 | 0,023 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».