Domain-specific processing of Mandarin tone.
Notice bibliographique
Résumé
Lexical tone has generally been found to be processed predominantly in the left hemisphere. However, given that tone is carried by a syllable or a word with segmental information and distinctive meaning, the processing of tone may not be easily disentangled from that of the phonetic segments and word meaning [P. Wong, Brain Res. Bull. 59, 83–95 (2002)]. Indeed, previous research has not examined the lateralization of tone independent of segmental and lexical semantic information. The present study explores how syllable-based tonal processing in Mandarin Chinese interacts with these different linguistic domains. Using dichotic listening, native Mandarin participants were presented with monosyllabic tonal stimuli constructed with the following different linguistic attributes: (1) real Mandarin words with tonal, segmental phonetic, and lexical semantic information; (2) Mandarin nonwords with tonal and segmental, but no semantic information; (3) nonwords with non-Mandarin segments (i.e., no native segmental or semantic information); and (4) hums of tones (acoustic pitch information) without any segmental or semantic components. Results from these conditions show significant differences in lateralization patterns and are discussed in terms of the integration of acoustic as well as pre- and post-lexical linguistic domains in lexical tone processing. [Work supported by NSERC.]
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».