Perception and lexical representation of Mandarin tones by nonnative listeners
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that adult second language (L2) listeners often experience difficulty encoding language-specific phonological contrasts in word recognition. However, most research on L2 lexical representations has focused on consonants and vowels, and much remains unknown on how lexical tones are encoded in L2 phonological lexicon. In the current study, two experiments were conducted with twenty English learners of Mandarin and 20 Mandarin native speakers. In an ABX task, native speakers outperformed L2 listeners with higher accuracy rate and shorter response latencies. However, both groups showed poor discrimination sensitivity for pairs sharing similar tone contours (i.e., T2-T3). In a medium-lag repetition priming task, listeners were presented with a prime followed by a target that is either the same as the prime (e.g., ni2-ni2) or the other member of a minimal tone pair (e.g., ni2-ni3), eight to 20 items further down in the list. Results show that while significant facilitations in the repetition condition were observed in both groups, in the minimal-tone-pair condition (i.e., T2-T3), positive priming was observed only in the L2 group. The results of the two experiments provide insight into the interface between phonological and lexical levels in L2 spoken word recognition.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».