Lexical encoding of L2 tones: The role of L1 stress, pitch accent and intonation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle