MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4318173923 · doi:10.5539/elt.v16n2p82

Korean EFL Learner’s Suprasegmental Features

2023· article· en· W4318173923 sur OpenAlexvenueno aff
Xin Hu, Haiying Du

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChungbuk National University
Mots-clésCodaSyllableLinguisticsStress (linguistics)ConsonantPsychologyRhythmVowelConsonant clusterDuration (music)SentenceVowel lengthAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study delves into some aspects of suprasegmental features such as syllable structure, stress, and rhythm and compares them between NS and NNS. It is investigated in spectrograms and sound waveforms that 1. On the aspect of syllable structure in English, the onset and the coda in English syllable structure are characterized to have a maximum of 3 and 4 consonant clusters, respectively. In contrast, Korean allows only 1 single consonant in onset and coda position. This cross-linguistic difference gives rise to the insertion of the neutral vowel /ɨ/ to break up the consonant clusters in English words, in which the inserted vowel forms an independent wave chunk. 2. Refer to stress in English, it is universally recognized as every single English word or sentence consist of its own stress. On the contrary, Korean lacks stress placed at the level of the word. It follows that Korean EFL learners tend to put an approximately equal prominence on every syllable in a word and to exhibit a tendency to put a strong prominence particularly on the first syllable of a word with more than 2 syllables, which is dubbed an ‘initial prominence phenomenon’in this paper. 3. In relation to English rhythm, English is certainly a stress-timed rhythm, but Korean is a syllable-timed rhythm. The core differences between the stress-timed rhythm and the syllable-timed are on the form of ‘foot’, which is established when stressed and unstressed syllables occur in relatively regular alternating patterns in sentences, led to a phenomenon of that the number of feet depends on the timing of articulation within a whole sentence. “This paper finds significance in exhibiting suprasegmental features in visualization between NS and NNS, given that these features play a more important role than segmental ones. It can also serve a milestone for future researchers in the EFL phonetic filed.”

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0080,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,331 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language Teaching→Même sujetPhonetics and Phonology Research→Travaux en français237 207→