Individual differences in cue weights are correlated across contrasts
Notice bibliographique
Résumé
When listeners make judgments about phonological contrasts, they integrate different acoustic dimensions putting more weight on some than others. Individuals differ in how they weight different cues. Schultz, Francis & Llanos (2012) found that weights for VOT and f0 as cues to initial stop voicing in English are weakly positively correlated across individuals. We ask whether this is specific to VOT and f0 or a more general property of cue weighting across individuals. Secondly, across contrasts do the same listeners have stronger cue weights? 43 listeners performed a 2AFC task for four sets of minimal pairs that each varied orthogonally in two dimensions. All heard bet-bat and Luce-lose (vowel spectral quality vs. duration) and bog-dog (burst spectrum vs. formant transitions). 24 participants also heard sock-shock (sibilant spectrum vs. formant transitions) and the other 19 heard dear-tear (VOT vs. f0). Cue weights were fit with random slopes in a logistic regression for each minimal pair. Weights were positively correlated across individuals both within and across contrasts for bet-bat, Luce-lose, and sock-shock. Bog-dog and dear-tear had less consistent results. Overall this indicates that some individuals are better able to extract and use acoustic-phonetic information across different acoustic dimensions.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».