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Enregistrement W2554660494 · doi:10.1121/1.4970665

Age and consonantal context effects on second language speech perception of French vowels

2016· article· en· W2554660494 sur OpenAlexaff
Andrew Lee

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVowelContext (archaeology)PerceptionPsychologyLinguisticsAge of AcquisitionSpeech perceptionSpeech recognitionAudiologyComputer scienceHistoryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the effects of age of acquisition (AOA) and consonantal contexts on second language (L2) speech perception of French vowel pairs /i/-/y/ and /y/-/u/. A total of 60 Korean learners of French participated in either an Early-AOA group (under 16 years), a Mid-AOA group (16-26 years), or a Late-AOA group (over 26 years). To measure their perceptual accuracy, AX categorical discrimination tasks were employed in which the two target pairs, in addition to a control pair /i/-/u/, were provided with three different consonants (i.e., /p/, /t/, and /k/) in a consonantal-vowel-consonantal structure. Overall, the Korean participants had more difficulty discriminating the pair /i/-/y/ than the pair /y/-/u/. In particular, the Korean participants revealed more difficulty with the former pair in the /p/ context, whereas they showed more difficulty with the latter pair in the /p/ and /t/ contexts. While those in the Early-AOA group significantly outperformed those in the Mid- and Late-AOA groups, those in the former group perceived the two target pairs in a way that was less affected by the consonantal contexts. Accordingly, this paper will conclude by highlighting the importance of AOA and consonantal contexts in L2 speech learning.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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