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Enregistrement W2412786252 · doi:10.1111/1460-6984.12229

Kuwaiti Arabic: acquisition of singleton consonants

2016· article· en· W2412786252 sur OpenAlexaff
Hadeel Ayyad, Barbara May Bernhardt, Joseph Paul Stemberger

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Language & Communication Disorders · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesKuwait University
Mots-clésSemitic languagesConsonantSingletonPsychologyVariety (cybernetics)LinguisticsArabicPhonologyLanguage acquisitionLanguage developmentAudiologyDevelopmental psychologyComputer scienceArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Arabic, a Semitic language of the Afro-Asiatic variety, has a rich consonant inventory. Previous studies on Arabic phonological acquisition have focused primarily on dialects in Jordan and Egypt. Because Arabic varies considerably across regions, information is also needed for other dialects. AIMS: To determine acquisition benchmarks for singleton consonants for Kuwaiti Arabic-speaking 4-year-olds. METHODS & PROCEDURES: Participants were 80 monolingual Kuwaiti Arabic-speaking children divided into two age groups: 46-54 and 55-62 months. Post-hoc, eight children were identified as possibly at risk for protracted phonological development. A native Kuwaiti Arabic speaker audio-recorded and transcribed single-word speech samples (88 words) that tested consonants across word positions within a variety of word lengths and structures. Transcription reliability (point-to-point) was 95% amongst the authors, and 87% with an external consultant. Three acquisition levels were designated that indicated the proportion of children with no mismatches ('errors') for a given consonant: 90%+ of children, 75-89%, fewer than 75%. Mismatch patterns were described in terms of a phonological feature framework previously described in the literature. OUTCOMES & RESULTS: The Kuwaiti 4-year-olds produced many singleton consonants accurately, including pharyngeals and uvulars. Although the older age group had fewer manner and laryngeal mismatches than the younger age group, consonants still developing at age 5 included coronal fricatives and affricates, trilled /r/ and some uvularized consonants ('emphatics'). The possible at-risk group showed mastery of fewer consonants than the other children. By feature category, place mismatches were the most common, primarily de-emphasis and lack of contrast for [coronal, grooved] (distinguishing alveolar from interdental fricatives). Manner mismatches were next most common: the most frequent substitutions were [+lateral] [l] or other rhotics for /r/, and stops for fricatives. Laryngeal mismatches were few, and involved partial or full devoicing. Group differences generally reflected proportions of mismatches rather than types. CONCLUSIONS & IMPLICATIONS: Compared with studies for Jordanian and Egyptian Arabic, Kuwaiti 4-year-olds showed a somewhat more advanced consonant inventory than same age peers, especially with respect to uvulars, pharyngeals and uvularized (emphatic) consonants. Similar to the other studies, consonant categories yet to master were: [+trilled] /r/, coronal fricative feature [grooved], [+voiced] fricatives /ʕ, z/ and the affricate /d͡͡ʒ/ and some emphatics. Common mismatch patterns generally accorded with previous studies. This study provides criterion reference benchmarks for Kuwaiti Arabic consonant singleton acquisition in 4-year-olds.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations46
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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