Notice bibliographique
Résumé
Attempts to account for consonant cluster acquisition are always made into two aspects. One is transfer of the first language (L1), and another is markedness effects on the developmental processes in second language acquisition. This study has continued these attempts by finding out how well Thai university students were able to perceive English onset and coda clusters when they were second year and fourth year students. This paper also aims to investigate Thai speakers’ opinions about their listening and speaking skills, and whether their course subjects enhanced their performance. To fulfil the first objective, a pretest and posttest were launched to measure how the 34 Thai participants were able to identify 40 onset and 120 coda clusters at different periods of time. The statistical findings show that even though their overall scores in the fourth year were higher than those in the second year, there was no statistically significant difference in both major types of clusters [t = -1.29; p value >0.05 in onsets; t = -0.28; p value >0.05 in codas]. The Thai participants performed slightly better in onset (84% / 86%) than in coda (70% / 71%). To complete the second objective of the study, a 24-item questionnaire was distributed to the participants. The responses indicated positive opinions about their listening and speaking skills and the English courses they took in a four-year study. However, they still had difficulty identifying some English consonant clusters even though those were widely used or found. Finally, most participants claimed that English Phonetics and Phonology Course was one of the significant course subjects instrumental in establishing their fundamental knowledge of how to pronounce English words and develop their listening skill as well.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».