Language Dominance Modulates the Perception of Spanish Approximants in Late Bilinguals
Notice bibliographique
Résumé
The ability to discriminate phonetically similar first language (L1) and second language (L2) sounds has significant consequences for achieving target-like proficiency in second-language learners. This study examines the L2 perception of Spanish approximants [β, δ, ɣ] in comparison with their voiced stop counterparts [b, d, g] by adult English-Spanish bilinguals. Of interest is how perceptual effects are modulated by factors related to language dominance, including proficiency, language history, attitudes, and L1/L2 use, as measured by the Bilingual Language Profile questionnaire. Perception of target phones was assessed in adult native Spanish speakers (n = 10) and Spanish learners (n = 23) of varying proficiency levels, via (vowel-consonant-vowel) VCV sequences featuring both Spanish approximants and voiced stops during an AX discrimination task. Results indicate a significant positive correlation between perceptual accuracy and a language dominance score. Findings further demonstrate a significant hierarchy of increasing perceptual difficulty: β < δ < ɣ. Through an examination of bilingual language dominance, composed of the combined effects of language history, use, proficiency, and attitudes, the present study contributes a more nuanced and complete examination of individual variables that affect L2 perception, reaching beyond proficiency and experience alone.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».