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Enregistrement W1982685852 · doi:10.1121/1.3518716

Language specificity in the perception of voiceless sibilant fricatives in Japanese and English: Implications for cross-language differences in speech-sound development

2011· article· en· W1982685852 sur OpenAlexaff
Fangfang Li, Benjamin Munson, Jan Edwards, Kiyoko Yoneyama, Kathleen Currie Hall

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersOhio State UniversityMcKnight FoundationNational Science Foundation
Mots-clésPsychologyVariation (astronomy)PerceptionSpeech perceptionLinguisticsContrast (vision)AudiologySpeech soundComputer scienceMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both English and Japanese have two voiceless sibilant fricatives, an anterior fricative /s/ contrasting with a more posterior fricative /∫/. When children acquire sibilant fricatives, English children typically substitute [s] for /∫/, whereas Japanese children typically substitute [∫] for /s/. This study examined English- and Japanese-speaking adults' perception of children's productions of voiceless sibilant fricatives to investigate whether the apparent asymmetry in the acquisition of voiceless sibilant fricatives reported previously in the two languages was due in part to how adults perceive children's speech. The results of this study show that adult speakers of English and Japanese weighed acoustic parameters differently when identifying fricatives produced by children and that these differences explain, in part, the apparent cross-language asymmetry in fricative acquisition. This study shows that generalizations about universal and language-specific patterns in speech-sound development cannot be determined without considering all sources of variation including speech perception.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations49
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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