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Enregistrement W2069580408 · doi:10.2466/pms.2003.96.3.748

Pronounceability: A Measure of Language Samples Based on Children's Mastery of the Phonemes Employed in Them

2003· article· en· W2069580408 sur OpenAlexaff
Cynthia Whissell

Notice bibliographique

RevuePerceptual and Motor Skills · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLyricsPsychologyPoetryConstruct (python library)LinguisticsMeasure (data warehouse)Interpretation (philosophy)Maturity (psychological)NounLiteratureDevelopmental psychologyComputer scienceArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

56 samples (n > half a million phonemes) of names (e.g., men's, women's jets'), song lyrics (e.g., Paul Simon's, rap, Beatles'), poems (frequently anthologized English poems), and children's materials (books directed at children ages 3-10 years) were used to study a proposed new measure of English language samples--Pronounceability-based on children's mastery of some phonemes in advance of others. This measure was provisionally equated with greater "youthfulness" and "playfulness" in language samples and with less "maturity." Findings include the facts that women's names were less pronounceable than men's and that poetry was less pronounceable than song lyrics or children's materials. In a supplementary study, 13 university student volunteers' assessments of the youth of randomly constructed names was linearly related to how pronounceable each name was (eta = .8), providing construct validity for the interpretation of Pronounceability as a measure of Youthfulness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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