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Enregistrement W4383058863 · doi:10.1177/00238309231176760

Bilingual Children Shift and Relax Second-Language Phoneme Categorization in Response to Accented L2 and Native L1 Speech Exposure

2023· article· en· W4383058863 sur OpenAlexaff
Margarethe McDonald, Margarita Kaushanskaya

Notice bibliographique

RevueLanguage and Speech · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésVariation (astronomy)CategorizationPsychologySpeech perceptionFirst languageVoice-onset timeLinguisticsNeuroscience of multilingualismPerceptionSpeech processingCategorical perceptionSpeech recognitionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Listeners adjust their perception to match that of presented speech through shifting and relaxation of categorical boundaries. This allows for processing of speech variation, but may be detrimental to processing efficiency. Bilingual children are exposed to many types of speech in their linguistic environment, including native and non-native speech. This study examined how first language (L1) Spanish/second language (L2) English bilingual children shifted and relaxed phoneme categorization along the cue of voice onset time (VOT) during English speech processing after three types of language exposure: native English exposure, native Spanish exposure, and Spanish-accented English exposure. After exposure to Spanish-accented English speech, bilingual children shifted categorical boundaries in the direction of native English speech boundaries. After exposure to native Spanish speech, children shifted to a smaller extent in the same direction and relaxed boundaries leading to weaker differentiation between categories. These results suggest that prior exposure can affect processing of a second language in bilingual children, but different mechanisms are used when adapting to different types of speech variation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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