MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2091143423 · doi:10.1037/a0014043

Perception of vowel length by Japanese- and English-learning infants.

2009· article· en· W2091143423 sur OpenAlexafffund
Ryoko Mugitani, Ferrán Pons, Laurel Fais, Christiane Dietrich, Janet F. Werker, Shigeaki Amano

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVowelPsychologyVowel lengthPerceptionPhonologyPhonological developmentAudiologySpeech perceptionLanguage developmentPhoneticsMid vowelLinguisticsDevelopmental psychologyFormant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated vowel length discrimination in infants from 2 language backgrounds, Japanese and English, in which vowel length is either phonemic or nonphonemic. Experiment 1 revealed that English 18-month-olds discriminate short and long vowels although vowel length is not phonemically contrastive in English. Experiments 2 and 3 revealed that Japanese 18-month-olds also discriminate the pairs but in an asymmetric manner: They detected only the change from long to short vowel, but not the change in the opposite direction, although English infants in Experiment 1 detected the change in both directions. Experiment 4 tested Japanese 10-month-olds and revealed a symmetric pattern of discrimination similar to that of English 18-month-olds. Experiment 5 revealed that native adult Japanese speakers, unlike Japanese 18-month-old infants who are presumably still developing phonological perception, ultimately acquire a symmetrical discrimination pattern for the vowel contrasts. Taken together, our findings suggest that English 18-month-olds and Japanese 10-month-olds perceive vowel length using simple acoustic?phonetic cues, whereas Japanese 18-month-olds perceive it under the influence of the emerging native phonology, which leads to a transient asymmetric pattern in perception.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations56
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDevelopmental PsychologyMême sujetLanguage Development and DisordersTravaux en français237 207