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Enregistrement W2057918462 · doi:10.1044/1092-4388(2008/07-0138)

Phonotactic Probabilities at the Onset of Language Development: Speech Production and Word Position

2008· article· en· W2057918462 sur OpenAlexaff
Tania S. Zamuner

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMax Planck Instituut voor PsycholinguïstiekNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekRadboud Universiteit
Mots-clésPhonotacticsWord (group theory)Speech productionSpeech recognitionPhoneticsLanguage developmentPhonologyAudiologyProduction (economics)Computer sciencePosition (finance)LinguisticsPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To examine the role of phonotactic probabilities at the onset of language development, in a new language (Dutch), while controlling for word position. METHOD: Using a nonword imitation task, 64 Dutch-learning children (age 2;2-2;8 [years;months]) were tested on how they imitated segments in low- and high-phonotactic probability environments, in word-initial and word-final position. The relationship between phonological representations and vocabulary development was examined by comparing children's performance with their receptive and expressive vocabularies. RESULTS: Segments in high-phonotactic probability environments were at an advantage in production, in both word-initial and word-final position. Significant correlations were found between vocabulary size and children's mean segment repetition accuracy for word-initial position, but not in word-final position. CONCLUSION: The results indicate that phonological representations are mediated not only by children's developing vocabularies but also by the structure of children's emerging lexicons.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations49
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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