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Enregistrement W2995894146 · doi:10.1121/1.5134781

Adaptive and selective production of syllable duration and fundamental frequency as word segmentation cues by French-English bilinguals

2019· article· en· W2995894146 sur OpenAlexaff
Annie C. Gilbert, Max Wolpert, Haruka Saito, Shanna Kousaie, Inbal Itzhak, Shari R. Baum

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalCentre for Research on Brain Language and MusicMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsodyLinguisticsIntelligibility (philosophy)Duration (music)Text segmentationSyllableDominance (genetics)PsychologySpeech productionComputer scienceSegmentationSpeech recognitionArtificial intelligenceAcousticsPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the significant impact of prosody on L2 speakers' intelligibility, few studies have examined the production of prosodic cues associated with word segmentation in non-native or non-dominant languages. Here, 62 French-English bilingual adults, who varied in L1 (French or English) and language dominance, produced sentences built around syllable strings that can be produced either as one bisyllabic word or two monosyllabic words. Each participant produced both English and French utterances, providing both native productions (used as reference) and L2 productions. Acoustic analyses of the mean fundamental frequency (F0) and duration of both syllables of the ambiguous string revealed that speakers' relative language dominance affected the speakers' prosodic cue production over and above L1. Speakers also produced different prosodic patterns in English and French, suggesting that the production of prosodic cues associated with word-segmentation is both adaptive (modified by language experience) and selective (specific to each language).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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