Perception and Representation of Lexical Tones in Native Mandarin-Learning Infants and Toddlers
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the perceptual development of lexical tones in native tone-learning infants during the first 2 years of life, focusing on two important stages of phonological acquisition: the preverbal and vocabulary explosion stages. Experiment 1 examined monolingual Mandarin-Chinese-learning 4- to 13-month-olds' discrimination of similar lexical tones in Mandarin, Tone 2 (T2, rising) vs. Tone 3 (T3, low-dipping). Infants were habituated to exemplars of one tone (either T2 or T3), and tested with new exemplars of the habituated tone vs. the contrasting tone. Results show that looking time increased for the contrasting tone, but not for new exemplars of the habituated tone, suggesting that infants discriminated the two tones as separate categories. Furthermore, infants' discrimination of the tones was comparable across ages. Experiment 2 tested whether tones are distinguished in toddlers' lexicon. Monolingual Mandarin-learning 19- to 26-month-olds were presented with pairs of objects while one was named. Targets were familiar words bearing T2 or T3, either correctly pronounced (CP) or mispronounced (MP) in tone. We found that word recognition was equally successful in CP and in MP trials when T2 was mispronounced as T3 and T3 as T2, indicating that T2 and T3 are confusable. In contrast, recognition failed when T2 and T3 words were mispronounced as Tone 4 (T4, falling), showing that T4 was represented as a distinct category. Results show that toddlers have difficulty encoding similar tones distinctly in known words. The T2-T3 contrast is particularly challenging because of Tone 3 Sandhi, which changes T3 to T2 when it precedes another T3. At the stage when toddlers track the meaning of T2 and T3 words and track the sandhi alternations, they seem to overgeneralize the two tones as variants of one functional category, reflecting perceptual organization at the level of phonemic learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».