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Enregistrement W4312365520 · doi:10.1121/10.0016211

The third language imitation of Spanish rhotic-lateral contrast by Akan-English bilingual children and adults: The effect of first language transfer, orthography, and age of acquisition

2022· article· en· W4312365520 sur OpenAlexaff
Linda Ahima, Gabriela Martinez Loyola, Yasaman Rafat

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImitationContrast (vision)LinguisticsOrthographyPsychologyPhonologyFirst languageVariation (astronomy)Computer scienceArtificial intelligenceReading (process)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the third language imitation of Spanish rhotics and laterals by Akan-English bilingual children and adults. Specifically, it examines this phenomenon, with respect to (i) first language transfer in the imitation of the Spanish rhotic contrast, (ii) the effect of orthographic input on the imitation of the rhotic-lateral contrast in Spanish as a third language, and (iii) the effect of age of acquisition via the inclusion of a comparative analysis between children and adults. Whereas rhotics and laterals are contrastive in most varieties of Spanish and English, they are in free variation in Akan. The participants in this study consisted of 20 Akan-English bilinguals between the ages of 8–10 years and 18–55. The conditions included an imitation task with auditory input only and another with orthographic input. The results demonstrated evidence of L1 transfer, a positive effect of orthography, and a better performance of children. This study has important implications as it provides data from an understudied population in the field of L2/L3 speech 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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