Individual differences in second language speech perception across tasks and contrasts: The case of English vowel contrasts by Korean learners
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The present study examines whether individual differences in second language (L2) learners’ perceptual cue weighting strategies reflect systematic abilities. We tested whether cue weights indicate proficiency in perception using a naturalistic discrimination task as well as whether cue weights are related across contrasts for individual learners. Twenty-four native Korean learners of English completed a two-alternative forced choice identification task on /ɪ/-/i/ and /ɛ/-/æ/ contrasts varying orthogonally in formant frequency and duration to determine their perceptual cue weights. They also completed a two-talker AX discrimination task on natural productions of the same vowels. In the cue-weighting task, we found that individual L2 learners varied greatly in the extent to which they relied on particular phonetic cues. However, individual learners’ perceptual weighting strategies were consistent across contrasts. We also found that more native-like performance on this task – reliance on spectral differences over duration – was related to better recognition of naturally produced vowels in the discrimination task. Therefore, the present study confirms earlier reports that learners vary in the extent to which they rely on particular phonetic cues. Additionally, our results demonstrate that these individual differences reflect systematic cue use across contrasts as well as the ability to discriminate naturally produced stimuli.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».