Changes in L2 production variability associated with visual biofeedback training
Notice bibliographique
Résumé
Previous research suggests that acoustic variability across repeated productions of a phoneme could index the robustness of speech motor plans. Variability at onset is thought to reflect robustness in feedforward control [1,2], while variability at midpoint may reflect the narrowness of sensory targets and/or speakers’ capacity for feedback correction [3]. In L2 production, speakers may show elevated variability at onset because of unfamiliar motor plans and at midpoint due to weak sensory targets [2]. This study investigated variability in L2 vowel production before and after a brief training incorporating visual biofeedback. We hypothesized that midpoint variability would decrease after training, reflecting refinement of the auditory target, whereas onset variability may remain unchanged because the limited training might not be sufficient to establish a robust feedforward plan. Sixty native English speakers received 1 h of biofeedback training to produce two Mandarin vowels (/y, u/). After training, both vowels showed decreased midpoint variability, but only /y/ showed reduced onset variability. In addition, for /u/ only, higher pre-training midpoint variability was correlated with greater improvement in accuracy (distance from native-speaker target). These results are discussed in connection with the differing relationships of Mandarin /y/ and /u/ to the English vowel inventory.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».