Production quality of /r/ and /l/ liquids among Cantonese and Mandarin ESL learners
Notice bibliographique
Résumé
Perceptual interference theories suggest L2 language learners produce phonemes based on their native language phonology (Iverson et al., 2004, Cognition). This present study investigated the impact of differing native language segmental inventories on the acquisition of the English r/l contrast. Northern Mandarin dialects exhibit coda /r/ similar to the English bunched /r/, while Cantonese exhibits no r-like liquids (Gick et al., 2003, under review). The Mandarin segmental inventory provides more of a basis for acquiring the English r/l contrast than the Cantonese inventory. It is therefore predicted that Mandarin speakers will acquire the r/l contrast with a lower level of experience with English than the Cantonese speakers. One Cantonese and two Mandarin ESL learners produced r/l sounds in minimally contrastive English words in simple and complex onset, coda, and intervocalic positions. The data were analyzed in two ways. Four native English listeners were asked to judge for each word whether the target consonant was /r/ or /l/. Also, ultrasound tongue images were analyzed for component /r/ and /l/ gestures. Results provided partial support for the hypothesis. Implications for theories of second language acquisition will be discussed.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».