Discrimination of L2 British English Monophthong Contrasts: The Case of L2 Thai Learners of English
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on the second language (L2) perception of contrasts among British English monophthongs. This study has two aims: 1) to explore the discriminability of contrasts in L2 British English monophthongs; and 2) to test the perceptual assimilation model-L2 (PAM-L2) towards the ability to discriminate British English contrasts. The contrasts considered were: /iː/-/ɪ/, /æ/-/ʌ/, /ɜː/-/ʌ/, /uː/-/ʊ/, /e/-/æ/, /ʌ/-/ɒ/, /ʊ/-/ɔː/, /ɑː/-/ʌ/, /ɜː/-/ɔː/. Fifty-two native speakers of Thai who were learning English as a foreign language in Thailand participated in a forced-choice ABX discrimination task. The participants were divided between two groups – those high-experienced and those low-experienced. The results evidence how both groups performed well on most contrasts (over 80% correct), except for /ʌ/-/ɒ/. Although the discriminability of the contrast /ʌ/-/ɒ/ was lower than with the other contrasts, the discrimination scores among both groups remained in a middle range (over 70%). No effect of L2 experience was found, thus suggesting that the abilities of both groups did not differ. The PAM-L2 was accurate in predicting that neither group of L2 Thai learners would have difficulty in discriminating the considered L2 sound contrasts. These results imply that the results gained from a perceptual assimilation task are useful in predicting the discriminability of L2 sound contrasts, as suggested by the PAM-L2.
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 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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».