Can perceptual training alter the effect of visual biofeedback in speech-motor learning?
Notice bibliographique
Résumé
Recent work showing that a period of perceptual training can modulate the magnitude of speech-motor learning in a perturbed auditory feedback task could inform clinical interventions or second-language training strategies. The present study investigated the influence of perceptual training on a clinically and pedagogically relevant task of vocally matching a visually presented speech target using visual-acoustic biofeedback. Forty female adults aged 18-35 yr received perceptual training targeting the English /æ-ɛ/ contrast, randomly assigned to a condition that shifted the perceptual boundary toward either /æ/ or /ɛ/. Participants were then asked to produce the word head while modifying their output to match a visually presented acoustic target corresponding with a slightly higher first formant (F1, closer to /æ/). By analogy to findings from previous research, it was predicted that individuals whose boundary was shifted toward /æ/ would also show a greater magnitude of change in the visual biofeedback task. After perceptual training, the groups showed the predicted difference in perceptual boundary location, but they did not differ in their performance on the biofeedback matching task. It is proposed that the explicit versus implicit nature of the tasks used might account for the difference between this study and previous findings.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».