The effects of high versus low talker variability and individual aptitude on phonetic training of Mandarin lexical tones
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
High variability (HV) training has been found to be more effective than low variability (LV) training when learning various non-native phonetic contrasts. However, little research has considered whether this applies to the learning of tone contrasts. The only two relevant studies suggested that the effect of HV training depends on the perceptual aptitude of participants (Perrachione et al., 2011; Sadakata & McQueen, 2014). The present study extends these findings by examining the interaction between individual aptitude and input variability using natural, meaningful second language input (both previous studies used pseudowords). A total of 60 English speakers took part in an eight session phonetic training paradigm. They were assigned to high/low/high-blocked variability training groups and learned real Mandarin tones and words. Individual aptitude was measured following previous work. Learning was measured using one discrimination task, one identification task and two production tasks. All tasks assessed generalization. All groups improved in both the production and perception of tones which transferred to untrained voices and items, demonstrating the effectiveness of training despite the increased complexity compared with previous research. Although the LV group exhibited an advantage with the training stimuli, there was no evidence for a benefit of high-variability in any of the tests of generalisation. Moreover, although aptitude significantly predicted performance in discrimination, identification and training tasks, no interaction between individual aptitude and variability was revealed. Additional Bayes Factor analyses indicated substantial evidence for the null for the hypotheses of a benefit of high-variability in generalisation, however the evidence regarding the interaction was ambiguous. We discuss these results in light of previous findings.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle