Notice bibliographique
Résumé
It is well-attested that linguistic experience affects the perception of non-native sounds. The vast majority of research on L2 perception has been carried out on segmental features from the perspective of phonetic similarity between the L1 and L2 sound systems. The general goal of this study is to expand our understanding of cross-linguistic comparison in non-native speech perception, focusing on the somewhat understudied area of perceptual assimilation at a suprasegmental level. More specifically, it deals with comparisons of prosodic systems in two tone languages, Mandarin and Cantonese. The current study examined perception of Mandarin tones by Cantonese listeners. In Experiment 1, Mandarin tones were presented and the Cantonese listeners were requested to identify which tone they heard. In Experiment 2, the Cantonese listeners were instructed to rate how similar each Mandarin tone was to a Cantonese tone. Preliminary results suggest that tonal confusion errors may result from not only the similar acoustic properties of the tone pairs but also perceptual assimilation between L1 and L2 tonal contrasts. These findings are discussed in terms of the effects of L1 prosodic system on L2 perception and how perceptually assimilation patterns predict listeners’ perception performance at the domain of lexical tones.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».