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Enregistrement W1980277916 · doi:10.1080/10489223.2013.796951

Perceptual Evidence for Young Children's Developing Knowledge of Phonotactic Probabilities

2013· article· en· W1980277916 sur OpenAlexaff
Tania S. Zamuner

Notice bibliographique

RevueLanguage Acquisition · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCurtin University of Technology
Mots-clésPhonotacticsSpeech perceptionPerceptionPhonologyPsychologyPhonological developmentActive listeningPhoneticsLanguage developmentLanguage acquisitionAudiologySpeech recognitionComputer scienceLinguisticsDevelopmental psychologyCommunicationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phonotactic probabilities and children's speech production have been investigated widely, in both children with typical language development and children with phonological delay. Research has also documented infants' sensitivities to phonotactic probabilities in infant speech perception, using methodologies that measure infants' listening preferences. However, few studies have examined phonotactic probabilities in speech perception past the first year of life with children who are already producing language. Two-year-old Dutch-learning children were tested on their ability to perceive segmental contrasts in nonwords composed of high and low phonotactic probabilities, controlled for word-onset and word-offset position. Analogous to previous results from production, results from perception indicated that segmental contrasts that were presented in high phonotactic probability environments were perceived more accurately than the same contrasts presented in low phonotactic probability environments. Children did not show differential perception of contrasts based on word position. The implications of the findings are discussed with respect to frequency-based effects in phonological acquisition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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