Accounting for the accented perception of vowels: Universal preferences and language-specific biases.
Notice bibliographique
Résumé
Strange things happen in cross-language and second-language vowel perception: Nave non-native listeners have been reported to rely on acoustic properties which are nonfunctional in their L1 and dysfunctional for the perception of non-native vowels; naïve non-native listeners’ perception is guided by a preference for vowels that are peripheral in the articulatory/acoustic vowel space; and, in general, naïve non-native listeners’ perception is not well predicted by comparative analyses of vowels of the native and the non-native language. This presentation reviews the accented perception of vowels by focusing on two forces which shape non-native vowel perception: universal perceptual preferences which non-native listeners (and infants) bring to the task of vowel perception, and perceptual biases which non-native listeners transfer from their native to the non-native language. Strange and her colleagues have shown that these biases cannot be predicted from acoustic comparisons; rather, they have to be examined directly through assessments of the perceived cross-language similarity of vowels. This presentation addresses several of the still unresolved questions regarding the design and the interpretation of perceptual assimilation tasks used to account for the accented perception of vowels. [Work supported by Danish Research Council for the Humanities, Canadian Natural Sciences and Engineering Research Council.]
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».