Phonemic and pitch variability in bilingual preschoolers: A comparison of Jamaican Creole and English
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study was to investigate the cross-linguistic influences of Jamaican Creole (JC) and English on phonemic and vocal development in bilingual JC-English-speaking preschoolers.Method Sixteen typically developing children (12 females, M = 4 years; 4 months) completed the Diagnostic Evaluation of Articulation in Phonology Word Inconsistency Assessment subtest in JC and in English. Acoustic measures of voice onset time (VOT), VOT variability (VOT SD), mean fundamental frequency (fo), and fo variability (fo SD) were extracted from each target word. Prevoicing was noted. Mixed models and regression models were analysed to understand the patterns of acoustic measures in each language, and the relationship between phonemic and vocal variability, respectively.Result Analyses showed a significant effect of language on fo SD, wherein SD was greater in English than JC. JC spoken (percentage) was a significant positive predictor of VOT SD for voiced (short lag) productions. There was no relationship between phonemic and vocal variability measures.Conclusion Greater fo SD in English may be due to linguistic fo differences and speaking environment. Variability for voiced VOT is likely due to the continued maturation of vocal and articulatory control when children are developing adult-like productions, though longitudinal studies are needed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».