Evaluating causes of foreign accent in English sentences spoken by native speakers of Italian differing in age of arrival (AOA) in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated potential causes of foreign accent (FA) by including native Italian (NI) speakers with a later age of arrival (AOA) in Canada than in previous studies. Three NI groups (n=18 each) differing in AOA (means=10, 18, and 26 years) participated. Listeners used a 9-point scale to rate sentences produced by the three NI groups and native English controls. The ratings obtained for all four groups differed significantly. The stronger foreign accents of the AOA-18 than AOA-10 group might be attributed to the passing of a critical period, or to stronger cross-language interference by more robust Italian phonetic categories. The difference might also be attributed to differences in language use. This is because the AOA-10 and AOA-18 groups (but not the AOA-18 and AOA-26 groups) differed significantly in percentage of English and Italian use, length of residence in Canada, and years of education in Canada. None of these explanations will apparently explain the stronger FAs of the AOA-26 than AOA-18 group. The difference between these groups might be attributed to cognitive aging [Hakuta et al., Appl. Psycholinguistics (in press)], which results in gradually less successful second-language acquisition across the adult life span. [Work supported by NIH.]
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».