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Enregistrement W1972550202 · doi:10.1121/1.4784621

Automatic auditory discrimination of vowels in simultaneous bilingual and monolingual speakers as measured by the mismatch negativity (MMN).

2009· article· en· W1972550202 sur OpenAlexaff
Monika Molnar, Shari R. Baum, Linda Polka, Lucie Ménard, Karsten Steinhauer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDiverse Interdisciplinary Research Innovations
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMismatch negativityPsychologyOddball paradigmVowelSound changePerceptionLinguisticsAudiologyNeuroscience of multilingualismSpeech perceptionAcousticsSpeech recognitionEvent-related potentialComputer scienceElectroencephalographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MMN responses reflect whether language users have developed long-term memory traces in response to phonemes and whether they are able to perceive small acoustic changes within speech sound categories. Subtle acoustic changes within phonemes are often irrelevant to monolingual perceivers, but can be crucial for bilingual perceivers if the acoustic change differentiates the phonemes of their two languages. In the present study, we investigated whether bilinguals are sensitive to such acoustic changes. We recorded MMN responses from monolingual (English, French) and simultaneous bilingual (English/French) adults using an auditory oddball paradigm in response to four vowels: English [u], French [u], French [y], and an acoustically-distinct (control) [y]. In line with previous findings, monolinguals were more sensitive to the phonemic status of the vowels than to the acoustic properties differentiating the sounds. Bilingual speakers revealed a different pattern; they demonstrated overall slower discrimination responses to all sounds, but showed almost equal sensitivity to phonemic and phonetic/acoustic differences. The results suggest that bilingual speakers exhibit a more flexible but less uniquely-specified perceptual pattern compared to monolingual speakers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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