Lexical frequency, orthographic information, and first-language effects on second-language pronunciation.
Notice bibliographique
Résumé
In L2 speech learning, lexical frequency may play a facilitative role, whereby perception and production of sounds found in high-frequency lexical items will develop before the perception and production of the same categories found in low-frequency lexical items (see Munro and Derwing, 2008). Orthographic information may also facilitate learning by disambiguating L2 sounds (see Erdener and Burnham, 2005), particularly in known words. This study examines the role of lexical frequency, orthographic information, and a learner’s L1 in the development of L2 speech perception and production. Thirty-eight Mandarin and Slavic participants were asked to repeat a word list comprising ten target English vowels, each embedded in three separate monosyllabic verbs and varying in lexical frequency. Recordings of the L2 productions were obtained under three counter-balanced conditions: (1) after hearing an auditory prompt accompanied by the written form of the word; (2) after hearing an auditory prompt with no written form provided; and (3) with no auditory prompt but the written form provided. To measure L2 performance, L1 English listeners were asked to identify the vowel they perceived in each recorded item. Results were examined to determine what influence lexical frequency and orthographic information might have had on L2 performance.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».