Linguistic experience and audio-visual perception of non-native fricatives
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effects of linguistic experience on audio-visual (AV) perception of non-native (L2) speech. Canadian English natives and Mandarin Chinese natives differing in degree of English exposure [long and short length of residence (LOR) in Canada] were presented with English fricatives of three visually distinct places of articulation: interdentals nonexistent in Mandarin and labiodentals and alveolars common in both languages. Stimuli were presented in quiet and in a cafe-noise background in four ways: audio only (A), visual only (V), congruent AV (AVc), and incongruent AV (AVi). Identification results showed that overall performance was better in the AVc than in the A or V condition and better in quiet than in cafe noise. While the Mandarin long LOR group approximated the native English patterns, the short LOR group showed poorer interdental identification, more reliance on visual information, and greater AV-fusion with the AVi materials, indicating the failure of L2 visual speech category formation with the short LOR non-natives and the positive effects of linguistic experience with the long LOR non-natives. These results point to an integrated network in AV speech processing as a function of linguistic background and provide evidence to extend auditory-based L2 speech learning theories to the visual domain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 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 ».