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Enregistrement W2026343623 · doi:10.1017/s1366728912000703

Scrutinizing the role of length of residence and age of acquisition in the interlanguage pronunciation development of English /ɹ/ by late Japanese bilinguals

2013· article· en· W2026343623 sur OpenAlexaff
Kazuya Saito, François-Xavier Brajot

Notice bibliographique

RevueBilingualism Language and Cognition · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormantPronunciationDuration (music)PsychologyInterlanguageSentenceLinguisticsLanguage acquisitionDegree (music)Reading (process)AudiologySpeech recognitionComputer scienceMedicineMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current project examined whether and to what degree continued L2 input, operationalized as length of residence (LOR), and age of acquisition (AOA), defined as the first intensive exposure to the target language, can be predictive of adult Japanese learners’ production of word-initial English /ɹ/. Data were collected from 65 participants, consisting of three groups of Japanese learners of English (n = 13 for Short-, Mid-, and Long-LOR groups, respectively) and two groups of baseline speakers (n = 13 for Japanese- and English-Baseline groups, respectively). Their production of /ɹ/ was elicited via three oral tasks (i.e., word reading, sentence reading, timed picture description). Acoustic analyses were carried out along four dimensions: third formant (F3), second formant (F2), first formant (F1) frequencies, and formant transition duration. The results demonstrated that (a) all learners reached native-like proficiency with respect to the use of existing cues (F2, transition duration) within approximately one year of LOR, (b) their performance was negatively related to AOA to some degree, and (c) longer LOR was predictive of the development of the new cue (F3). These results suggest that late L2 speech sound acquisition and proficiency may be characterized by different levels of phonetic processing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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