Phonemic processing in compensatory responses of French and English speakers to formant shifted auditory feedback
Notice bibliographique
Résumé
Past studies have shown that speakers modify their vowel formant production when auditory feedback is altered in order to make the feedback more consistent with the intended sound. This behavior was thought to minimize acoustic error overall; however, Mitsuya et al. (2011) showed different magnitudes of compensation for altered F1 across two language groups depending on the direction of perturbation. Their results seem to reflect how the target vowel is represented in relation to other vowels around it. From this observation, they proposed that compensation is to maintain perceptual identity of the produced vowel, requiring some phonological processes for error reduction. Yet, the results might have been specific to the language groups examined, and/or unique to F1 production. To generalize Mitsuya et al.’s hypothesis, the current study examined 1) different language groups and 2) F2 production. We compared compensatory behavior of F2 for /ɛ/ among French speakers (FRN) and English speakers (ENG) with decreased F2 feedback. With this perturbation, the feedback sounded like /œ/, which is phonemic in French but not in English. The preliminary data suggest that FRN compensated in response to smaller perturbations and showed greater maximum compensations than ENG.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».