MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2086022490 · doi:10.1111/cdev.12185

Referential Labeling Can Facilitate Phonetic Learning in Infancy

2013· article· en· W2086022490 sur OpenAlexaff
H. Henny Yeung, Lawrence M. Chen, Janet F. Werker

Notice bibliographique

RevueChild Development · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttunementPsychologyTone (literature)Contrast (vision)Object (grammar)PerceptionVocabularyLinguisticsCognitive psychologyVocabulary developmentWord learningSpeech perceptionPhoneticsArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All languages employ certain phonetic contrasts when distinguishing words. Infant speech perception is rapidly attuned to these contrasts before many words are learned, thus phonetic attunement is thought to proceed independently of lexical and referential knowledge. Here, evidence to the contrary is provided. Ninety-eight 9-month-old English-learning infants were trained to perceive a non-native Cantonese tone contrast.Two object–tone audiovisual pairings were consistently presented, which highlighted the target contrast (Object A with Tone X; Object B with Tone Y). Tone discrimination was then assessed. Results showed improved tone discrimination if object–tone pairings were perceived as being referential word labels, although this effect was modulated by vocabulary size. Results suggest how lexical and referential knowledge could play a role in phonetic attunement.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations85
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChild DevelopmentMême sujetLanguage Development and DisordersTravaux en français237 207