Bilingual phonology in dichotic perception: A case study of Malayalam and English voicing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Listeners often experience cocktail-party situations, encountering multiple ongoing conversations while tracking just one. Capturing the words spoken under such conditions requires selective attention and processing, which involves using phonetic details to discern phonological structure. How do bilinguals accomplish this in L1-L2 competition? We addressed that question using a dichotic listening task with fluent Malayalam-English bilinguals, in which they were presented with synchronized nonce words, one in each language in separate ears, with competing onsets of a labial stop (Malayalam) and a labial fricative (English), both voiced or both voiceless. They were required to attend to the Malayalam or the English item, in separate blocks, and report the initial consonant they heard. We found that perceptual intrusions from the unattended to the attended language were influenced by voicing, with more intrusions on voiced than voiceless trials. This result supports our proposal for the feature specification of consonants in Malayalam-English bilinguals, which makes use of privative features, underspecification and the “standard approach” to laryngeal features, as against “laryngeal realism”. Given this representational account, we observe that intrusions result from phonetic properties in the unattended signal being assimilated to the closest matching phonological category in the attended language, and are more likely for segments with a greater number of phonological feature specifications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle