Incongruence in second language vowel perception and production
Notice bibliographique
Résumé
Nearey’s work on double-weak theory has brought to the fore the conceptualization of native-language (L1) speech perception and production as autonomous subsystems. In second-language (L2) phonetics research, the perception-production relationship is also a central concern, although the facilitating and hampering effects of a previously learned phonological inventory must be taken into account (Flege, 2003). Some current views of L2 phonetic learning assume that a reorganization of perceptual knowledge normally comes first, and that production eventually falls into line with perceptual representations (Huensch, 2013; Thomson, 2011, 2013). However, the available data point to a number of complexities in the relationship that have yet to be accounted for. In the present report, we synthesize new data on vowel perception and production by English learners from a variety of L1 backgrounds. Among the key findings are that (1) perceptual training on vowels in particular phonetic contexts leads to very limited transfer of learning to new phonetic contexts, (2) perceptual accuracy only weakly predicts production accuracy, especially for cross-linguistically marked vowels, (3) word familiarity and frequency correlate with vowel production accuracy, and (4) elicitation techniques influence production accuracy. These issues are discussed in terms of the problems they pose for models of phonetic learning.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».