MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2756520763 · doi:10.1080/02699206.2017.1370019

Tap and trill clusters in typical and protracted phonological development: Challenging segments in complex phonological environments. Introduction to the special issue

2017· article· en· W2756520763 sur OpenAlexafffund
Joseph Paul Stemberger, Barbara May Bernhardt

Notice bibliographique

RevueClinical Linguistics & Phonetics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésLinguisticsRomance languagesPsychologySingletonIcelandicEuropean PortugueseBulgarianGermanic languagesSlavic languagesPhonologyNorwegianLanguage acquisitionComparabilityPortugueseHistoryGerman

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The papers in this crosslinguistic issue address children's acquisition of word-initial rhotic clusters in languages with taps/trills, that is, the acquisition of challenging segments in complex environments. Several papers also include comparisons with singleton rhotics and/or /l/ as a singleton or in clusters. The studies are part of a larger investigation that uses similar methodologies across languages in order to enhance crosslinguistic comparability (Bernhardt and Stemberger, 2012, 2015). Participants for the current studies were monolingual preschoolers with typical or protracted phonological development who speak one of the following languages: Germanic (Icelandic/Swedish); Romance (Portuguese/Spanish); Slavic (Bulgarian/Slovenian) and Finno-Ugric (Hungarian). This introductory paper describes characteristics of taps/trills and general methodology across the studies, concluding with predicted patterns of acquisition. The seven papers that follow are in a sense the 'results' for this introduction. A concluding paper discusses major findings and their implications for theory, research and clinical practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Linguistics & PhoneticsMême sujetLanguage Development and DisordersTravaux en français237 207