Language Specificity in Phonetic Cue Weighting: Monolingual and Bilingual Perception of the Stop Voicing Contrast in English and Spanish
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: This work examines the perception of the stop voicing contrast in Spanish and English along four acoustic dimensions, comparing monolingual and bilingual listeners. Our primary goals are to test the extent to which cue-weighting strategies are language-specific in monolinguals, and whether this language specificity extends to bilingual listeners. METHODS: Participants categorized sounds varying in voice onset time (VOT, the primary cue to the contrast) and three secondary cues: fundamental frequency at vowel onset, first formant (F1) onset frequency, and stop closure duration. Listeners heard acoustically identical target stimuli, within language-specific carrier phrases, in English and Spanish modes. RESULTS: While all listener groups used all cues, monolingual English listeners relied more on F1, and less on closure duration, than monolingual Spanish listeners, indicating language specificity in cue use. Early bilingual listeners used the three secondary cues similarly in English and Spanish, despite showing language-specific VOT boundaries. CONCLUSION: While our findings reinforce previous work demonstrating language-specific phonetic representations in bilinguals in terms of VOT boundary, they suggest that this specificity may not extend straightforwardly to cue-weighting strategies.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».