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Enregistrement W2143149791 · doi:10.1017/s0272263106060049

THE MUTUAL INTELLIGIBILITY OF L2 SPEECH

2006· article· en· W2143149791 sur OpenAlexaff
Murray J. Munro, Tracey M. Derwing, Susan L. Morton

Notice bibliographique

RevueStudies in Second Language Acquisition · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningIntelligibility (philosophy)PsychologyMandarin ChineseLinguisticsPronunciationForeign languageCommunicationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When understanding or evaluating foreign-accented speech, listeners are affected not only by properties of the speech itself but by their own linguistic backgrounds and their experience with different speech varieties. Given the latter influence, it is not known to what degree a diverse group of listeners might share a response to second language (L2) speech. In this study, listeners from native Cantonese, Japanese, Mandarin, and English backgrounds evaluated the same set of foreign-accented English utterances from native speakers of Cantonese, Japanese, Polish, and Spanish. Regardless of native language background, the listener groups showed moderate to high correlations on intelligibility scores and comprehensibility and accentedness ratings. Although some between-group differences emerged, the groups tended to agree on which of the 48 speakers were the easiest and most difficult to understand; between-group effect sizes were generally small. As in previous studies, the listeners did not consistently exhibit an intelligibility benefit for speech produced in their own accent. These findings support the view that properties of the speech itself are a potent factor in determining how L2 speech is perceived, even when the listeners are from diverse language backgrounds.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,371 · 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

Citations489
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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