Assessing the contribution of second language experience and age of learning in Catalan/Spanish bilinguals’ perrception and production of English sounds.
Notice bibliographique
Résumé
Previous research in immersion settings has shown that an early age of onset of second language (L2) learning, together with long-term exposure to the L2, are determinant factors for perceiving and producing L2 sounds accurately [e.g., Flege, MacKay, & Meador (1999)]. However, research in formal learning contexts has resulted in negative evidence for an early age of learning advantage [e.g., Garcia-Lecumberri & Gallardo (2003)] or in divergent experience effects (Cebrian, 2003, 2006). This study aimed to further examine the contribution of the factors of age of onset of L2 learning (AOL) and experience in a foreign language learning environment. Catalan/Spanish bilinguals studying English at university, with AOLs of 4 to 14 years and a minimum of 7 years of formal instruction, performed an AXB discrimination task, a picture narrative, and a delayed sentence repetition task. Results revealed that Catalan/Spanish bilinguals with somewhat longer exposure to English and an earlier AOL tended to discern English sounds at higher correct rates. By contrast, a great degree of variability was found across the bilinguals' extemporaneous and prompted production of English segments. Findings are discussed in terms of current models of L2 speech acquisition and their application to formal learning settings. [Work supported by postdoctoral fellowship from the Ministerio de Educacion y Ciencia and the FECYT (Spain).]
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».