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Enregistrement W3133216285 · doi:10.1016/j.cognition.2020.104577

Cascading activation in phonological planning and articulation: Evidence from spontaneous speech errors

2021· article· en· W3133216285 sur OpenAlexafffund
John Alderete, Melissa M. Baese‐Berk, Keith K. W. Leung, Matthew Goldrick

Notice bibliographique

RevueCognition · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésPronunciationArticulation (sociology)PsychologyManner of articulationSpeech productionPhoneticsSpeech errorPlace of articulationSet (abstract data type)PhonologyPhonological ruleSpeech recognitionNatural (archaeology)LinguisticsCognitive psychologyComputer scienceVowelConsonant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Speaking involves both retrieving the sounds of a word (phonological planning) and realizing these selected sounds in fluid speech (articulation). Recent phonetic research on speech errors has argued that multiple candidate sounds in phonological planning can influence articulation because the pronunciation of mis-selected error sounds is slightly skewed towards unselected target sounds. Yet research to date has only examined these phonetic distortions in experimentally-elicited errors, leaving doubt as to whether they reflect tendencies in spontaneous speech. Here, we analyzed the pronunciation of speech errors of English-speaking adults in natural conversations relative to matched correct words by the same speakers, and found the conjectured phonetic distortions. Comparison of these data with a larger set of experimentally-elicited errors failed to reveal significant differences between the two types of errors. These findings provide ecologically-valid data supporting models that allow for information about multiple planning representations to simultaneously influence speech articulation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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