The Influence of Heritage Language Experience on Perception and Imitation of Prevoicing
Notice bibliographique
Résumé
This work tests the effect of heritage language background on imitation and discrimination of prevoicing in word-initial stops. English speakers with heritage languages of Spanish (where prevoicing is obligatorily present) or Cantonese (where prevoicing is obligatorily absent), as well as monolingual English speakers, imitated and discriminated pairs of stimuli differing minimally in prevoicing, both in English (participants’ dominant language) and Hindi (a foreign language), and they also completed a baseline word reading task. Heritage speakers of Spanish were expected to show the highest performance on both imitation and discrimination, given the contrastive status of prevoicing in Spanish. Spanish speakers did indeed show more faithful imitation, but only for Hindi, not English, sounds, suggesting that imitation performance can differ based on language mode. On the other hand, there were no group differences in imitation of prevoicing in English or in discrimination in either language. Imitation was well above chance in all groups, with substantial within-group variability. This variability was predicted by individual discrimination accuracy, and, for Cantonese speakers only, greater prevoicing in baseline productions corresponded with more faithful imitation. Overall, despite an expectation for differences, given previous evidence for the influence of heritage languages on production and perception of English voiced stops, our results point to a lack of cross-language influence on perception and imitation of English prevoicing.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».