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Enregistrement W4285088185 · doi:10.3389/fpsyg.2022.916736

Variability in L2 Vowel Production: Different Elicitation Methods Affect Individual Speakers Differently

2022· article· en· W4285088185 sur OpenAlexaff
Murray J. Munro

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyVowelIntelligibility (philosophy)Speech productionLinguisticsCognitive psychologyLanguage productionSpeech recognitionComputer scienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elicitation methods are known to influence second language speech production. For teachers and language assessors, awareness of such effects is essential to accurate interpretations of testing outcomes. For speech researchers, understanding why one method gives better performance than another may yield insights into how second-language phonological knowledge is acquired, stored, and retrieved. Given these concerns, this investigation compared L2 vowel intelligibility on two elicitation tasks and determined the degree to which differences generalized across vowels, vowels in context, lexical items, and individual speakers. The dependent variable was the intelligibility of Cantonese speakers' productions of English /i I u ℧/ in varying phonetic environments. In a picture-naming task, the speakers produced responses without an auditory prompt. In a second task-interrupted repetition-they heard exemplars of the same targets without pictures, and repeated each one after counting aloud to 10, a step intended to disrupt their short-term auditory store and therefore prevent simple mimicry. For target words with scores below 80% on picture naming, mean intelligibility was more than 10 points higher on interrupted repetition. However, that difference did not generalize across conditions or across speakers. Thus, although it is technically accurate to say that, on average, interrupted repetition yielded better vowel intelligibility than did picture naming, that observation requires a great deal of qualification, particularly because of individual speaker differences. The outcomes are interpreted in terms of their relevance to language assessment and phonetic learning.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,370 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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