Lexically guided perceptual learning in Cantonese-English bilinguals: A web replication study
Notice bibliographique
Résumé
Speech is incredibly variable, yet listeners have little difficulty adapting to new talkers. One proposed mechanism for how listeners rapidly map novel variants to established categories is perceptual learning. This study is a web replication of our previous work, which implements a version of perceptual learning that leverages lexical knowledge to retune phonetic categories [Norris et al., Cogn. Psychol. 47, 2014 (2003)]—here, Cantonese [f]. Embedded in a lexical decision task, Cantonese-English bilingual participants heard words where [f] was expected (e.g., 豆腐 dau6fu6 “tofu”), but replaced with an ambiguous [f]-[s] sound. Participants then categorized tokens from ambiguous nonword-nonword continua. Lab participants in the experimental condition successfully retuned Cantonese [f], compared to controls. Replicating this finding online demonstrates the viability of the paradigm outside the lab for this population, and provides precedent for future work. By recruiting from the same population as our lab study, we can more directly compare lab and web results than previous studies with Amazon’s Mechanical Turk. This provides a clearer picture of how the participants’ environments drive variability in online speech perception research.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».