Phonetic representation of frequent function words in 8-month-old infants
Notice bibliographique
Résumé
Recent work by a number of researchers showed that even preverbal infants detect and recognize functors in continuous speech. In our research, English-learning infants aged 11 to 13 months, but not 8 months, recognized frequent and infrequent functors as a class, and represented them in segmental detail (Shi et al., 2003; Shi et al., 2004). Here we report a study on 8-month-old infants’ recognition and representation of high versus low frequency functors. Infants heard sequences containing a lexical word preceded by a high frequency functor ‘‘the,’’ versus a nonsense functor ‘‘kuh,’’ differing from ‘‘the’’ only in the initial consonant, with the prosody unchanged. Another group of 8-month-olds heard sequences containing a lexical word preceded by a low frequency functor ‘‘its,’’ versus a nonsense functor ‘‘ots.’’ Recognition of functors would be indicated by longer listening time to sequences containing real functors. Results reveal no differential listening time between ‘‘the+lexical word(LW)’’ and ‘‘kuh+LW,’’ nor between ‘‘its+LW’’ and ‘‘ots+LW;’’ however, ‘‘the+LW’’ and ‘‘kuh+LW’’ together induced longer listening time than ‘‘its+LW’’ and ‘‘ots+LW.’’ We conclude that 8-month olds recognize the frequent, familiar ‘‘the’’ in continuous speech, but it is underspecified phonetically in infants’ initial lexicon. Our previous work indicates detailed specification by 11 months.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».