Effects of phonemic variability and language dominance on Canadian French-English bilinguals? perception of French vowels in various phonological contexts
Notice bibliographique
Résumé
Phonemic variability can cause productions within a category of one language to be mapped onto multiple categories in a different language (Escudero, 2009). For example, French productions of /ε/ are labeled both as /e/ and /ε/ by monolingual English listeners, likely due to spectral variability in production of French /ε/ (Strange, Levy, & Law, 2009). The present study examines how phonemic variability in Canadian French (CF) affects the perceptual tendencies of bilingual Canadian French-English listeners with varying levels of language dominance. Vowel productions by monolingual CF speakers were used in a modified identification task (Law, 2011). The vowels were word-final in several phonological contexts (preceded by labial, coronal, and back consonants; followed by labial and coronal consonants) in real and nonwords embedded in carrier phrases. A subset of these vowels /e-ε-i-y/ was analyzed for duration, vocalic midpoint, and formant trajectories to examine the relationship between phonemic variation (as a function of phonological environment) and the perception results by bilinguals dominant in either CF or Canadian English (CE). We predict that the performance of CE-dominant listeners will vary in terms of speed and accuracy based on how similar each token is to CE vowel category expectations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».