What you see is what you hear: How visual prosody affects artificial language learning in adults and children
Notice bibliographique
Résumé
Speech perception is a multimodal phenomenon, with what we see impacting what we hear. In this study, we examine how visual information impacts English listeners’ segmentation of words from an artificial language containing no cues to word boundaries other than the transitional probabilities (TPs) between syllables. Participants (N = 60) were assigned to one of three conditions: Still (still image), trochaic (image loomed toward the listener at syllable onsets), or Iambic (image loomed toward the listener at syllable offsets). Participants also heard either an easy or difficult variant of the language. Importantly, both languages lacked auditory prosody. Overall performance in a 2AFC test was better in the easy (67%) than difficult language (57%). In addition, across languages, listeners performed best in the trochaic condition (67%) and worst in the Iambic condition (56%). Performance in the still condition fell in between (61%). We know English listeners perceive strong syllables as word onsets. Thus, participants likely found the Trochaic Condition easiest because the moving image led them to perceive temporally co-occurring syllables as strong. We are currently testing 6-year-olds (N = 25) with these materials. Thus far, children’s performance collapsed across conditions is similar to adults (60%). However, visual information may impact children's performance less.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».