A signal delection theory-based analysis of American English vowel identification and production performance by native speakers of Japanese
Notice bibliographique
Résumé
The identification and production performance by two groups of native Japanese of the American English (AE) vowels /æ/, /a/, /■/, /■/, /■/ was measured before and after a six-week, identification training program. A signal detection theory (SDT) analysis of the confusion data, as measured by d′, revealed that all five AE vowels were more identifiable by the experimental trained group than the control untrained group. The d′ results showed that /■/ was less identifiable than /■/ in the pretest, even though the percentage identification rate for /■/ was slightly greater than that for /■/. Both groups productions of a list of CVCs, each containing one of the target AE vowels, were presented to a group of native AE listeners in a series of identification tasks. The d′ results revealed that the AE listeners could more sensitively identify the experimental groups post-test vowel productions than they could the control groups. SDT analysis also clarified an additional potentially confusing result: /■/ was somewhat less identifiable than /■/, despite the fact that the percentage identification rate for /■/ was higher. Overall, the SDT-based analysis served to change the pattern of results observed for L2 vowel identification and influenced the interpretation of the data.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».