Phonology, homophony, and eyes-closed rest in Mandarin novel word learning: An eye-tracking study in adult native and non-native speakers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study used the visual world paradigm to investigate novel word learning in adults from different language backgrounds and the effects of phonology, homophony, and rest on the outcome. We created Mandarin novel words varied by types of phonological contrasts and homophone status. During the experiment, native (n = 34) and non-native speakers (English; n = 30) learned pairs of novel words and were tested twice with a 15-minute break in between, which was spent either resting or gaming. In the post-break test of novel word recognition, an interaction appeared between language backgrounds, phonology, and homophony: non-native speakers performed less accurately than native speakers only on non-homophones learned in pairs with tone contrasts. Eye movement data indicated that non-native speakers’ processing of tones may be more effortful than their processing of segments while learning homophones, as demonstrated by the time course. Interestingly, no significant effects of rest were observed across language groups; yet after gaming, native speakers achieved higher accuracy than non-native speakers. Overall, this study suggests that Mandarin novel word learning can be affected by participants’ language backgrounds and phonological and homophonous features of words. However, the role of short periods of rest in novel word learning requires further investigation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».