Notice bibliographique
Résumé
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.”
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».