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Enregistrement W2144600365

Getting sound structures in mind

2006· article· en· W2144600365 sur OpenAlexaboutno aff
Paula Fikkert

Notice bibliographique

RevueRadboud Repository (Radboud University) · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPerceptionContrast (vision)LinguisticsCognitive psychologySet (abstract data type)Focus (optics)Computer scienceArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on early speech production has often argued that children's representations start out being holistic.They receive more phonological feature specifications in the course of development.In this talk, we will briefly review the arguments from early production for underspecified representations, and subsequently focus on two sets of perception studies, which both confirm the underspecified nature of children's early lexical representations.If words are stored as highly abstract units, then the prediction is that for word recognition detailed phonetic information is not used either.Moreover, not only do underspecified representations lead to asymmetrical patterns in production, the asymmetry is expected to show up in perception as well.Children's discrimination abilities may be very accurate, but mapping the perceived features to stored lexical items is a different matter.In the first set of experiments we replicated and expanded previous research by Werker and colleagues for Dutch.Werker and colleagues (1997, 2001, 2004), showed, using the switch procedure, that 14-month-old Canadian infants do not perceive the contrast in the pair of nonce words bin-din in a word learning task.However, they did perceive the same contrast in a pure discrimination task, as well as in the pair of well-known words ball-doll.Therefore they argue that infants perceive phonetic detail and at least have detailed representations for known words.In our experiments we tested two pairs of nonce words bin-din (experiment 1) and bon-don (experiment 2) in a word-learning condition.In addition, we tested children's behavior on bin-din in a pure discrimination task (experiment 3).Based on results from production, we hypothesized that words like bon and don at the onset of speech would have a labial representation, due to the labial vowel, and words like din and bin a coronal representation.Moreover, we predicted coronal to behave as underspecified.Results from experiment 1 show that in the case of bin -din, Dutch 14-month-old infants do not listen significantly longer to the 'new' words than to the 'old' words, indicating that the difference between bin and din is not picked up.However, in the pair bon -don (experiment 2) infants did listen significantly longer to the 'new' than to the 'old' forms, suggesting that the bon -don contrast is perceived.Experiment 3 shows that children accurately discriminate bin -din.We argue that the difference between bin -din and bon -don is due to children's underlying representation of the perceived words: they store bin -din as (underspecified) [coronal], and bon -don as [labial].The perceived coronal feature of the 'd' in don mismatches with the labial representation of the word.The 'b' in bin on the other hand does not mismatch with coronal as this is underspecified in the lexicon.In conclusion, the results from this perception experiment confirm our predictions and are conform the patterns attested in production.In the second set of experiments, we investigated the nature of the phonological representations of well-known words in 24-month-old Dutch children, using a split-screen preferential looking paradigm.All test items were plosive-initial CVC words that were either

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0070,014
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,011

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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