The bilingual advantage in phonetic/phonological learning: A study of bilingual and monolingual patterns in the reproduction of word-final stops in three novel accents of English
Notice bibliographique
Résumé
As part of a larger study investigating the acoustic correlates of accentedness in the reproduction of various accents of English by English monolinguals and French-English bilinguals, we explored speakers' ability to imitate and spontaneously reproduce patterns of realization of word-final coronal stops in three different accents: SE England (Sussex) in which these stops are 100% glottalized, and Russian English and South African English, in which these stops exhibit canonical release about 50% of the time. We have so far fully analyzed the Sussex results and partially analyzed the Russian results. The two groups were characterized by different behaviors: while the bilinguals successfully reproduced the Sussex English accent, the monolinguals did not. By contrast, neither of the groups was successful in reproducing the Russian English accent. After considering the characteristics of each group of speakers and each accent, we conclude tentatively that it is the bilinguals, as a group, who were more successful in the phonetic/phonological learning of a new pattern, perhaps as a result of some type of “bilingual advantage.” Based on work by Calabrese (2011) and Krizman et al. (2012), we propose that this advantage stems from longer availability of acoustic information in echoic memory.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».