MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293697969 · doi:10.1111/lang.12517

Frequency of Exposure Influences Accentedness and Comprehensibility in Learners’ Pronunciation of Second Language Words

2022· article· en· W4293697969 sur OpenAlexaff
Takumi Uchihara, Stuart Webb, Kazuya Saito, Pavel Trofimovich

Notice bibliographique

RevueLanguage Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensConcordia UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPronunciationPsychologyRepetition (rhetorical device)LinguisticsVocabularyVocabulary developmentMeaning (existential)RecallCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current study investigated the effects of repetition on the learning of second language (L2) spoken word forms. Japanese university students learning L2 English were randomly assigned to one of three treatment conditions (one, three, and six exposures) and learned 40 words while hearing them and viewing their corresponding pictures. A picture‐naming test was administered before, immediately after, and approximately one week after the treatment. The elicited speech samples were evaluated for two aspects of spoken vocabulary knowledge: pronunciation (accentedness and comprehensibility) and form–meaning connection (spoken form recall). Results showed that (a) the number of exposures positively affected measures of form–meaning connection and pronunciation immediately after the treatment, and (b) cognateness moderated how strongly repetition impacted the pronunciation of L2 words. Moderate learning gains occurred for comprehensibility after six exposures to new words. However, with six exposures, only small effects of repetition were observed for accentedness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLanguage LearningMême sujetSecond Language Acquisition and LearningTravaux en français237 207