Can Syllabicating Transliterated Arabic Road Signs Improve their Pronunciation by Non-Native Speakers of Arabic?
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the effect of syllabicating transliterated Arabic road signs on their pronunciation by non-native speakers of Arabic. It was hypothesized that syllabicating transliterated road signs results in better pronunciation by non-native speakers of Arabic than writing them as whole words. Twenty subjects who participated voluntarily in the study were asked to read a list of twenty Arabic road signs transliterated into English, taken from real road signs in the UAE and written as whole words (Method 1). The same signs were syllabicated and shuffled before they were given to the subjects to read them (Method 2). Participants were recorded in both times. Records were played by three raters who scored participants on a Likert scale of four categories. For reliability of agreement, Fleiss' Kappa revealed substantial agreement (K= 0.667) for the Method 1 and moderate agreement (K= 0.599) for Method 2. Paired T test was applied to test the difference between the means of the first and the second method. The results showed a significant difference between the two means (t = -11.145, p<= 0.0001), which supports the research hypothesis. Results were discussed and implications were provided with further research suggested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».