Acoustical cues versus top-down bias in infants’ parsing
Notice bibliographique
Résumé
French liaison involves the surfacing of an underlying consonant as the onset of the following vowel-initial word (e.g., les amis - /le/ /zami /), creating misalignment. However, acoustic cues that support vowel-initial parsing may exist. We tested French-learning 30-month-olds using a preferential looking procedure. Familiarization stimuli in experiment 1 were sentences each containing a determiner preceding a vowel-initial non-word (e.g., ces onches). Infants’ parsing of the non-word was assessed. The vowel-initial condition presented the vowel-initial non-word versus another non-target (onches - èque). The syllabic condition tested the consonant-initial parse (zonches - zèque). Infants in the vowel-initial, but not the syllabic condition, showed discrimination (p = 0.008), i.e., they correctly parsed the vowel-initial target, possibly using acoustic cues. However, knowledge of underlying liaison consonants can also explain these results. In experiment 2, we removed acoustic cues to vowel-initial parsing by using a consonant-initial non-word following a determiner as the familiarization stimuli (e.g., un zonches). Infants were tested with the same two conditions as in experiment 1. Infants yielded the same results as in experiment 1, showing discrimination only in the vowel-initial condition (p = 0.047). Taken together, 30-month-olds perceived /z/ as an underlying floating element; they used this liaison knowledge, rather than possible acoustical cues, for parsing.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».