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Enregistrement W2053384893 · doi:10.1121/1.4784776

Language background influences the emergence of voice onset time production and perception.

2009· article· en· W2053384893 sur OpenAlexaff
Andrea A. N. MacLeod, Susan Rvachew, Linda Polka

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoice-onset timeVoiceVowelAudiologyPsychologyHabituationPerceptionSession (web analytics)LinguisticsMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the production and perception of voice onset time (VOT) among preschool children who acquired English and French simultaneously compared to monolingual peers of these two languages. Children participated in this study at the age of 18 months and returned at 24 months for a second session. During each session the children took part in a visual habituation procedure to evaluate discrimination of VOT using edited natural /b/+ vowel and /p/ + vowel syllables in a task format developed by Houston et al. (2007) to assess individual performance. In this task, three VOT values (produced by several talkers) were presented to the children: one within adult norms of the language for voiced bilabial consonants; one within the adult norms of the language for voiceless bilabial consonants; and one between the means for the voiced and voiceless consonants. The children also participated in a structured play session, and their spontaneous productions of word initial stops were acoustically analyzed to measure VOT. Preliminary analysis indicates that accuracy in discriminating VOT precedes production of voicing contrasts for all groups, and monolinguals appear to have developed adultlike perception and production of voicing at a younger age than their bilingual peers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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