Native and nonnative processing of Japanese pitch accent
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The theoretical framework of this study is based on the prevalent debate of whether prosodic processing is influenced by higher level linguistic-specific circuits or reflects lower level encoding of physical properties. Using the dichotic listening technique, the study investigates the hemispheric processing of Japanese pitch accent by native Japanese listeners and two groups of nonnative listeners with no prior pitch accent experience but differing in their native language experience with linguistic pitch: native listeners of Mandarin (a tone language with higher linguistic functional use of pitch) and native listeners of English (a stress language with lower functional use of pitch). The overall results reveal that, for both native and nonnative listeners, the processing of Japanese pitch accent is less lateralized (compared to lexical tone processing, which has been found to be a left hemisphere property). However, detailed analysis with individual pitch accents across groups shows a right hemisphere preference for processing the high–accent–low (H*L) pattern, a left hemisphere preference for LH*, and no hemisphere dominance for LH, indicating a significant reliance on the acoustic cues. These patterns are particularly prominent with the English listeners who are least experienced with linguistic pitch. Together, the findings suggest an interplay of linguistic and acoustic aspects in the processing of Japanese pitch accent by native and nonnative listeners.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».