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Enregistrement W2016736803 · doi:10.1121/1.429022

Persistent errors in the perception and production of word-initial English stop consonants by native speakers of Italian

2000· article· en· W2016736803 sur OpenAlexaffabout
I. Mackay, James Emil Flege, Thorsten Piske

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoicePerceptionFirst languageLinguisticsPsychologyProduction (economics)Word (group theory)AudiologyMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the perception and production of word-initial tokens of English stops (/b d g/ and /p t k/) by native speakers of Italian. The native Italian subjects were assigned to one of four groups based on their age of arrival (AOA) to Canada from Italy and percentage of self-reported use of the native language, Italian. The results obtained here suggested that AOA was a more important predictor of the native Italian subjects’ perception and production of word-initial English stops than L1 use was. The results also provided evidence of native versus non-native differences in segmental perception and production that persisted after decades of frequent second-language use. As hypothesized, the native Italian subjects produced English /p t k/ more accurately than /b d g/. In a perception experiment examining naturally produced English stops, the native Italian subjects misidentified short-lag tokens of English /b d g/ as /p t k/ more often than they misidentified long-lag /p t k/ tokens as /b d g/. Late bilinguals erred more often in identifying the voicing feature in /b d g/ than did early Italian–English bilinguals or native speakers of English, apparently because Italian /p t k/ are realized with short-lag VOT values.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations9
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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