MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792508224 · doi:10.5539/ijel.v8n4p1

The Realization of English Vowels by Kuwaiti Speakers

2018· article· en· W2792508224 sur OpenAlexvenueno aff
Hanan A. Taqi, Nada Al-Gharabally, Rahima S. Akbar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthographyPronunciationLinguisticsRealization (probability)VowelPsychologyPhoneticsFirst languageNasal vowelArabicFocus (optics)Computer scienceReading (process)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning to speak a language does not necessarily mean learning to realize all the phonemes of that language. When a sound does not exist in a speakers’ mother tongue, s/he tends to use a phonotactic; hence, either replacing the sound with another that might sound similar, eliminating the sound, or adding a sound to make it possible to realize. In some cases, the orthography of the target language causes confusion and is considered misleading to non-native speakers. There are only 6 vowels in Arabic phonetics, long and short. Yet, there are 20 phonetic vowel symbols in Received Pronunciation, and 16 in General American. The following study investigates the realization of the English vowels by Kuwaiti speakers, and the effect of orthography on such realizations. 64 male and female Kuwaiti speakers are recorded reading 55 words and 10 sentences. The data obtained was analyzed by Praat (qualitative data), and SPSS (quantitative data). Focus group interviews were also conducted to gain further insight into the topic. It was found that not only do the speakers replace the vowels that do not exist in Arabic, but they also mispronounce vowels that exist in Arabic as they are negatively affected by the English orthography.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of English LinguisticsMême sujetPhonetics and Phonology ResearchTravaux en français237 207