Acquisition of the Tap-Trill Contrast by L1 Mandarin–L2 English–L3 Spanish Speakers
Notice bibliographique
Résumé
The goals of this study were to investigate the developmental patterns of acquisition of the Spanish tap and trill by L1 Mandarin–L2 English–L3 Spanish speakers, and to examine the extent to which the L1 and the L2 influenced the L3 productions. Twenty L1 Mandarin–L2 English–L3 Spanish speakers performed a reading task that elicited production of rhotics from the speakers’ L3 Spanish, L2 English, and L1 Mandarin, as well as the L2 English flap. The least proficient speakers produced a single substitution initially, generally [l]. The same non-target segment was produced for both rhotics, mirroring the results of previous studies investigating L1 English–L2 Spanish speakers, indicating that this may be a universal simplification strategy. In contrast to previous work on L1 English speakers, the L1 Mandarin–L2 English–L3 Spanish speakers who had acquired the tap did not tend to use it as the primary substitute for the trill. Overall, the L1 was a stronger source of cross-linguistic influence. Nonetheless, evidence of positive and negative L2 transfer was also found. The L2 flap allophone facilitated acquisition of the L3 tap, whereas non-target productions of the L2 /ɹ/ were also observed, revealing that both previously learned languages were possible sources of cross-linguistic influence.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».