The functional relations among motor-based prediction, sensory goals and feedback in learning non-native speech sounds: Evidence from adult Mandarin Chinese speakers with an auditory feedback masking paradigm
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies in speech production and acquisition have mainly focused on how feedback vs. goals and feedback vs. prediction regulate learning and speech control. The present study investigated the less studied mechanism-prediction vs. goals in the context of adult Mandarin speakers' acquisition of non-native sounds, using an auditory feedback masking paradigm. Participants were asked to learn two types of non-native vowels: /ø/ and /ɵ/-the former being less similar than the latter to Mandarin vowels, either in feedback available or feedback masked conditions. The results show that there was no significant improvement in learning the two targets when auditory feedback was masked. This suggests that motor-based prediction could not directly compare with sensory goals for adult second language acquisition. Furthermore, auditory feedback can help achieve learning only if the competition between prediction and goals is minimal, i.e., when target sounds are distinct from existing sounds in one's native speech. The results suggest motor-based prediction and sensory goals may share a similar neural representational format, which could result in a competing relation in neural recourses in speech learning. The feedback can conditionally overcome such interference between prediction and goals. Hence, the present study further probed the functional relations among key components (prediction, goals and feedback) of sensorimotor integration in speech learning.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».