The effect of L1 prosodic backgrounds of Cantonese and Japanese speakers on the perception of Mandarin tones after training
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated to what extent ones’ L1 prosodic backgrounds affect their learning of a new tonal system. The question as to whether native speakers of a tone language perform differently from those of a pitch accent language will be addressed. Twenty native speakers of Hong Kong Cantonese (a tone language) and Japanese (a pitch accent language) were assigned to two groups. All of them had had no prior knowledge of Mandarin, and had never received any form of musical training before they participated in the study. Their performance of the identification of Mandarin tones before and after a short-term training was compared. Analysis of listeners’ tonal confusions in the pretest, posttest, and generalization tests revealed that both Cantonese and Japanese listeners had more confusion for two contrastive tone pairs: Tone 1–Tone 4, and Tone 2–Tone 3. Moreover, Cantonese speakers consistently had greater difficulty than Japanese speakers in distinguishing the tones in each pair. These imply that listeners L1 prosodic backgrounds are at work during the process of learning a new tonal system. The findings will be further discussed in terms of the Perceptual Assimilation Model (Best, 1995). [Work supported by SSHRC.]
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».