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Enregistrement W2086154258 · doi:10.1121/1.4782838

Hemispheric processing of pitch accent in Japanese by native and non-native listeners.

2008· article· en· W2086154258 sur OpenAlexaff
Jung-Yueh Tu, Xianghua Wu, Yue Wang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPitch accentMandarin ChineseLateralization of brain functionPsychologyTone (literature)Dominance (genetics)Stress (linguistics)LinguisticsProsodyFluencyAudiologySpeech recognitionComputer scienceCognitive psychologyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well established that language processing is left hemisphere dominant. Previous findings, however, indicate that lateralization of different levels of linguistic prosody varies with their functional load as well as listeners' linguistic experience. This study explored the hemispheric processing of Japanese pitch accent by native and non-native listeners differing in experience with pitch, including 16 native Japanese participants, 16 Mandarin Chinese participants whose native language has linguistic tonal contrasts, and 16 English participants with no tone or pitch accent background. Pitch accent pairs were dichotically presented and the listeners were asked to identify which pitch accent pattern they heard in each ear. Preliminary results showed that for all the three groups, the percentage of errors for the left ear and that for the right ear were comparable, indicating no hemispheric dominance. The Japanese group did not reveal left hemisphere dominance, as previously found for linguistic tone processing by native listeners. The performance of Mandarin group infers that tone language background did not significantly affect the lateralization of pitch accent. These findings are discussed in terms of how linguistic function differentially influences the hemispheric specialization of different domains of prosodic processing by native and non-native listeners. [Work supported by the NSERC.]

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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