Lexical encoding of L2 tones: The role of L1 stress, pitch accent and intonation
Notice bibliographique
Résumé
Native language prosodic structure is known to modulate the processing of non-native suprasegmental information. It has been shown that native speakers of French, a language without lexical stress, have difficulties storing non-native stress contrasts. We investigated whether the ability to store lexical tone (as in Mandarin Chinese) also depends on the first language (L1) prosodic structure and, if so, how. We tested participants from a stress language (German), a language without word stress (French), a language with restricted lexical tonal contrasts (Japanese), and Mandarin Chinese controls. Furthermore, German has a rich intonational structure, while French and Japanese dispose of fewer utterance-level pitch contrasts. The participants learnt associations between disyllabic non-words (4 tonal contrasts) and objects and indicated whether picture–word pairs matched with what they had learnt (complete match, segmental or tonal mismatch conditions). In the tonal mismatch condition, the Mandarin Chinese controls had the highest sensitivity, followed by the German participants. The French and Japanese participants showed no sensitivity towards these tonal contrasts. Utterance-level prosody is hence better able to predict success in second language (L2) tone learning than word prosody.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».