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Enregistrement W4284968200 · doi:10.1162/jocn_a_01886

When A Nonnative Accent Lets You Spot All the Errors: Examining the Syntactic Interlanguage Benefit

2022· article· en· W4284968200 sur OpenAlexafffund
Leah Gosselin, Clara D. Martin, Ana María González-Martín, Sendy Caffarra

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilMitacsMinisterio de Economía y CompetitividadUniversity of Ottawa
Mots-clésPsychologyInterlanguageFirst languageLinguisticsStress (linguistics)PronunciationProsodyPhonology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In our continuously globalizing world, cross-cultural and cross-linguistic communications are far from exceptional. A wealth of research has indicated that the processing of nonnative-accented speech can be challenging for native listeners, both at the level of phonology. However, few online studies have examined the underpinnings of accented speech recognition from the perspective of the nonnative listener, even though behavioral studies indicate that accented input may be easier to process for such individuals (i.e., the interlanguage speech intelligibility benefit. The current EEG study first examined the phonological and syntactic analysis of nonnative-accented speech among nonnative listeners. As such, 30 English learners of Spanish listened to syntactically correct and incorrect Spanish sentences produced in native and nonnative-accented Spanish. The violation in the incorrect sentences was caused by errors that are typical (i.e., gender errors; *la color) or atypical (i.e., number errors; *los color) for English learners of Spanish. Results indicated that nonnative listeners elicit a phonological mismatch negativity (PMN) when attending to speech produced by a native Spanish speaker. Furthermore, the nonnative listeners showed a P600 for all grammatical violations, indicating that they repair all errors regardless of their typicality or the accent in which they are produced. Follow-up analyses compared our novel data to the data of native listeners from the methodologically identical precursor study. These analyses showed that native and nonnative listeners exhibit directionally opposite PMN effects; whereas natives exhibited a larger PMN for English-accented Spanish, nonnatives displayed a larger PMN in response to native Spanish utterances (a classic interlanguage speech intelligibility benefit). An additional difference was observed at the syntactic level: Whereas natives repaired only atypical number errors when they were English-accented, nonnative participants exhibited a P600 in response to all English-accented syntactic errors, regardless of their typicality (a syntactic interlanguage speech intelligibility benefit). Altogether, these results suggest that accented speech is not inherently difficult to process; in fact, nonnatives may benefit from the presence of a nonnative accent. Thus, our data provide some of the first electrophysiological evidence supporting the existence of the classic interlanguage speech intelligibility benefit and its novel syntactic counterpart.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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