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Enregistrement W3192586460 · doi:10.3389/fcomm.2021.639398

On the Difficulty of Defining “Difficult” in Second-Language Vowel Acquisition

2021· article· en· W3192586460 sur OpenAlexafffundabout
Murray J. Munro

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Communication · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésVowelPronunciationLinguisticsPsychologyRhymeIntelligibility (philosophy)PhonologySchema (genetic algorithms)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hierarchies of difficulty in second-language (L2) phonology have long played a role in the postulation and evaluation of learning models. In L2 pronunciation teaching, hierarchies are assumed to be helpful in the development of instructional strategies based on anticipated areas of difficulty. This investigation addressed the practicality of defining a pedagogically useful hierarchy of difficulty for English tense and lax close vowels (/i I u ʊ/) produced by Cantonese speakers. Unlike their English counterparts, Cantonese close tense-lax pairs are allophonic variants with [i u] occurring before alveolars and [I ʊ] before velars. Each tense-lax pair represents a “phonemic split” in which members of a single L1 category are realized contrastively in L2. Despite evidence that English tense-lax distinctions are challenging for Cantonese speakers, no previous empirical work has closely considered the problem from the standpoint of vowel intelligibility across multiple phonetic contexts and in different words sharing the same rhyme. In a picture-based word-elicitation task, 18 Cantonese-speaking participants produced 31 high-frequency CV and CVC words. Vowels were evaluated for intelligibility by phonetically-trained judges. A series of mixed-effects binary logistic models were fitted to the scores, with vowel quality, phonetic context (rhyme) and word as factors, and length of Canadian residence and daily use of English as co-variates. As expected, the general hierarchy of difficulty for vowels that emerged (/i/ > /u/ > /ʊ/ > /I/) was complicated by large differences across phonetic contexts. Results were not readily explicable in terms of transfer; moreover, different words with the same rhyme were not produced with equal intelligibility. The most serious modeling complication was the sizeable inter-speaker variability in difficulties, which could not be accounted for by model co-variates. Although some difficulties were roughly systematic at the group level, it is argued that establishing a pedagogically useful hierarchy on such data would prove intractable. Rather, L2 learners might be better served by assessment and instructional targeting of their individual problem areas than by a focus on errors predicted from hierarchies of difficulty.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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