The Edge Factor in Early Word Segmentation: Utterance-Level Prosody Enables Word Form Extraction by 6-Month-Olds
Notice bibliographique
Résumé
Past research has shown that English learners begin segmenting words from speech by 7.5 months of age. However, more recent research has begun to show that, in some situations, infants may exhibit rudimentary segmentation capabilities at an earlier age. Here, we report on four perceptual experiments and a corpus analysis further investigating the initial emergence of segmentation capabilities. In Experiments 1 and 2, 6-month-olds were familiarized with passages containing target words located either utterance medially or at utterance edges. Only those infants familiarized with passages containing target words aligned with utterance edges exhibited evidence of segmentation. In Experiments 3 and 4, 6-month-olds recognized familiarized words when they were presented in a new acoustically distinct voice (male rather than female), but not when they were presented in a phonologically altered manner (missing the initial segment). Finally, we report corpus analyses examining how often different word types occur at utterance boundaries in different registers. Our findings suggest that edge-aligned words likely play a key role in infants' early segmentation attempts, and also converge with recent reports suggesting that 6-month-olds' have already started building a rudimentary lexicon.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».