Coarticulatory effects of lateral tongue bracing in first and second language English speakers
Notice bibliographique
Résumé
This study uses electromagnetic articulometry (EMA) to examine the coarticulatory effects of tongue bracing in L1 and L2 English speakers. The tongue is hydrostatic, so we brace it against our teeth for added control, and this bracing is an important part of pronunciation. The amount of bracing may differ across languages (and may be part of one’s articulatory setting), so understanding these differences could be a key to L2 pronunciation learning. Although lingual coarticulation has been examined using acoustics and midsagittal views of the vocal tract, not much focus has been placed on the coronal view. We collected EMA point-tracking data from two native speakers of North American English and looked at the movement of a lateral tongue marker. As stimuli, we choose the nursery rhyme “Mary had a Little Lamb” because of the variation in vowels, and also the /l/ and /r/ phonemes, which are absent in Japanese. Initial results show differences between vowels that occur next to /l/ and those that occur next to /r/ and stops. Results will also be presented for Japanese speakers of both their L1 (Japanese) and L2 English. If we find crosslinguistic differences in bracing, this fact will be important for pedagogical purposes.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».