The Role of Task Complexity and Dominant Articulatory Routines in the Acquisition of L3 Spanish
Notice bibliographique
Résumé
Many studies in L3 phonetics and phonology have found that language dominance plays an influential role in determining the source of transfer. However, any effect of language dominance is likely dependent on many factors, including task complexity. As complexity increases, learners should be increasingly likely to rely on the more automatic articulatory routines from their dominant language. We tested this hypothesis by examining the production patterns of L1 Mandarin–L2 English–L3 Spanish speakers acquiring the Spanish tap and trill, performing a less complex word-reading task and a more complex sentence reading task. The results of the former were reported in a previous study, revealing that the speakers transferred the L2 English [ɹ] and [ɾ] to some extent when acquiring the Spanish rhotics. We hypothesized that such transfer would be less prevalent in the same speakers performing the sentence reading task. The results revealed some support for the hypothesis. Transfer of L2 [ɾ] decreased in the sentence reading task, as did transfer of L2 [ɾ] (in trill productions). L2 [ɹ] substitutes did not vary with task. The results highlight that transfer from previous languages is partially dependent on task. Future work should establish when and to what extent language dominance influences the source of transfer.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».