Phonetic category cues in adult-directed speech: Evidence from three languages with distinct vowel characteristics
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
Using an artificial language learning manipulation, Maye, Werker, and Gerken (2002) demonstrated that infants’ speech sound categories change as a function of the distributional properties of the input. In a recent study, Werker et al. (2007) showed that Infant-directed Speech (IDS) input contains reliable acoustic cues that support distributional learning of language-specific vowel categories: English cues are spectral and durational; Japanese cues are exclusively durational. In the present study we extend these results in two ways. 1) we examine a language, Catalan, which distinguishes vowels solely on the basis of spectral differences, and 2) because infants learn from overheard adult speech as well as IDS (Oshima-Takane, 1988), we analyze Adult-directed Speech (ADS) in all three languages. Analyses revealed robust differences in the cues of each language, and demonstrated that these cues alone are sufficient to yield language-specific vowel categories. This demonstration of language-specific differences in the distribution of cues to phonetic category structure found in ADS provides additional evidence for the types of cues available to infants to guide their establishment of native phonetic categories.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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