Orthographic influence in the distributional learning of non-native speech sounds
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the role of orthographic information in the acquisition of non-native speech sounds by monolingual English listeners. Two potentially important orthographic variables were explored: Orthographic compatibility (whether the orthographic information supports or contradicts the distributional information) and orthographic familiarity (whether the native and target languages share the same orthography). Ten groups of learners were trained on either a unimodal or bimodal distribution of two length continua. Out of the 10 groups, eight groups were also exposed to orthographic cues that varied in their compatibility with the distributional information (compatible vs. incompatible) and familiarity with the orthography of learners’ native language (Roman vs. Arabic). Following training, all participants performed an AX discrimination task to test their discrimination of the length contrast. The results revealed that, in general, the availability of either familiar or unfamiliar orthographic input which signaled the existence of a single length category significantly lowered learners’ discrimination of the length contrast regardless of the auditory distribution. Further, the exposure to orthographic input that supported a two-category length distinction enhanced the discrimination of the length contrast irrespective of the distribution. However, the most significant improvement occurred when both distributional information and familiar orthographic input were compatible. Overall, these findings indicate that orthographic input, regardless of its level of compatibility or familiarity, may influence the acquisition of non-native speech sounds.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».