Native and non-native perception of phonemic length contrasts in Japanese: Effect of identification training and exposure
Notice bibliographique
Résumé
Japanese distinguishes between words by the presence or absence of several types of mora phonemes, often realized as a contrast in segment duration, e.g., /hato/ (pigeon) versus /hat:o/ (hat). Several studies suggest that such contrasts are difficult for English listeners to perceive [e.g., R. Oguma, in Japanese-Language Education Around the Globe, 2000, Vol. 10, pp. 43–55]. In this study we investigated the effect on the perceptual ability of both Japanese exposure and perceptual identification training. Three groups of subjects were tested: (1) English speakers with no Japanese experience; (2) English speakers who had spent 1–6 months in Japan; and (3) native Japanese speakers. Subjects participated in a forced-choice identification task in which they heard words and nonwords produced by Japanese speakers and identified which word they heard by choosing among items that minimally differed with respect to these contrasts. Additionally, subjects in the second group underwent five days of perceptual training during which they received immediate feedback, repeating trials until they responded correctly. Results suggest that although the overall performance was relatively high, identification accuracy improved with exposure to Japanese and with perceptual identification training. Implications of this work on theories of second-language learning will be discussed. [Work supported by TAO, Japan.]
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».