Distributional cues and the onset bias in early word segmentation.
Notice bibliographique
Résumé
In previous infant studies on statistics-based word segmentation, the unit of statistical computation was always aligned with the syllabic edge, which had a consonant onset. The current study addressed whether the learning system imposes a constraint that favors word forms beginning with a consonant onset over those beginning with an onsetless sub-syllable, by examining infants' segmentation of vowel-initial non-words in French liaison. French-learning 20- and 24-month-old infants (N = 64) were familiarized with sentences containing variable liaison consonants preceding the same vowel-initial non-word (e.g., /n/onche, /z/onche, /r/onche, /t/onche), such that the distributional cues supported the sub-syllabic target (e.g., onche). After familiarization, we tested sub-syllabic statistical segmentation by presenting the vowel-initial target (e.g., onche) versus another non-familiarized vowel-initial word (e.g., èque). Another group of infants was tested with a consonant-initial mis-segmentation of the target (e.g., zonche) versus another non-familiarized consonant-initial word (e.g., zèque). Results showed that 20-month-olds failed to segment the vowel-initial targets, but they mis-segmented the targets as consonant-initial, indicating that the onset bias dominated over sub-syllabic statistics for word segmentation at this age. Twenty-four-month-olds showed ambiguous interpretations (i.e., both vowel-initial segmentation and consonant-initial mis-segmentation), suggesting that the use of statistics to segment sub-syllabic words was emerging while the onset bias continued to have an impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».