Order of presentation asymmetry in intonational contour discrimination in English.
Notice bibliographique
Résumé
In the work of Hwang et al. (2007), native English speakers showed overall poor accuracy in distinguishing initially rising versus level (e.g., L*L*H- H*L-L% vs L*L*L- H*L-L%) or initially falling versus level (e.g., H*H*L- H*L-L% vs H*H*H- H*L-L%) contour contrasts on English phrases in an AX discrimination task. Results not reported in that paper found that it was easier to discriminate when a more complex F0 contour occurred second than when it occurred first. Several orders of presentation effects in the perception of intonation have been reported (e.g., L. Morton (1997); S. Lintfert (2003); Cummins et al. (2006)] but no satisfying account has been provided. This study investigated these asymmetries more systematically. The order effect was significant for falling-level contrast pairs: pairs with a more complex F0 contour last were discriminated more easily than the reverse order. Rising versus level contrasts showed a similar tendency. The results thus extend intonational discrimination asymmetries to these additional contours. They suggest that the cause of the asymmetries may depend more on F0 complexity than on F0 peak.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».