Cross-linguistic evidence for the influence of native language prosody in infant speech segmentation.
Notice bibliographique
Résumé
Research using artificial languages with English-learning infants has shown both prosodic and distributional cues are used for speech segmentation by 7 months. When these cues conflict, infants younger than 7 months rely on distributional cues while older infants rely on prosodic cues). In the present study we assessed the role of prosodic information in segmentation when it is not favorably aligned with distributional cues, to determine whether language-specific rhythmic biases guide segmentation as suggested by studies using natural speech. Two continuous streams of naturally produced syllables (English and French) were constructed using nines syllables that are permissible in both languages. Within each stream statistical cues were manipulated independently of language-appropriate stress cues. English- and French-learning 8-month-olds were familiarized with their native language stream and then present test probe strings to determine what syllable sequences were extracted from the stream. Probes were selected to assess the role of stress cues in segmentation. Findings show that English infants make use of a trochaic template; Canadian-French infants show a weaker and less focused reliance on stress cues to segment words from connected speech. These cross-linguistic differences reflect processing biases that may be set by language experience and/or elicited by speech input properties.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».