How native-like can you possibly get: fMRI evidence for processing accent
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: If ever attained, adopting native-like accent is achieved late in the learning process. Resemblance between L2 and mother tongue can facilitate L2 learning. In particular, cognates (phonologically and semantically similar words across languages), offer the opportunity to examine the issue of foreign accent in quite a unique manner. METHODS: Twelve Spanish speaking (L1) adults learnt French (L2) cognates and practiced their native-like pronunciation by means of a computerized method. After consolidation, they were tested on L1 and L2 oral picture- naming during fMRI scanning. RESULTS AND DISCUSSION: The results of the present study show that there is a specific impact of accent on brain activation, even if L2 words are cognates, and belong to a pair of closely related languages. Results point that the insula is a key component of accent processing, which is in line with reports from patients with foreign accent syndrome following damage to the insula (e.g., Katz et al., 2012; Moreno-Torres et al., 2013; Tomasino et al., 2013), and healthy L2 learners (Chee et al., 2004). Thus, the left insula has been consistently related to the integration of attentional and working memory abilities, together with fine-tuning of motor programming to achieve optimal articulation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 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 ».