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Enregistrement W4381942681 · doi:10.16995/glossa.9282

How L1-Chinese L2-English learners perceive English front vowels: A phonological account

2023· article· en· W4381942681 sur OpenAlexaboutno aff
Joy Kwon, Glenn Starr

Notice bibliographique

RevueGlossa a journal of general linguistics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandarin ChineseLinguisticsPhonologyVowelGrammarSecond-language acquisitionPsychologyContrast (vision)Computer scienceHierarchyFeature (linguistics)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Second language acquisition involves readjusting features from one’s L1 onto counterparts in the L2. Learners often face difficulty during this process due to the presence of an already firmly rooted L1 grammar. Furthermore, a learner’s L1 serves to constrain sensitivity to non-native contrasts during the acquisition process. If a learner’s L2 grammar lacks the phonological feature that can differentiate a non-native contrast, then that learner may experience persistent difficulties in representing the L2 sounds as a result. Mandarin learners of English as a second language have to contend with a substantially expanded L2 vowel inventory in the early stages of acquisition, grappling with the addition of pronounced features less prevalent in their L1. In an attempt to account for front vowel acquisition difficulties and possible routes to progress for L1- Mandarin L2-English using a direct transfer approach, this work follows the Toronto School of contrastive phonology which holds that phonological representation is determined primarily through the ordering of contrastive features. We present data from recent phonetic research that catalogues Mandarin learners’ progress in incorporating English front vowels while, at the same time, examining the underlying phonological processes. This serves as the basis for a preliminary model of contrastive hierarchy in language acquisition using elements of a feature geometry paradigm. The model provides a theoretical roadmap showing that, as Mandarin learners progress and gradually incorporate English front vowels into their L2 repository, the learner’s L2 hierarchy evolves through successive stages as contrasts are perceived and categorized.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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