Constraints on novel word learning in heritage speakers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Recent research on word learning has found that adults can rapidly learn novel words by tracking cross-situational statistics, but learning is greatly influenced by the phonological properties of the words and by the native language of the speakers. Mandarin-native speakers could easily pick up novel words with Mandarin tones after a short exposure, but English-native speakers had specific difficulty with the tonal components. It is, however, unclear how much experience with Mandarin is needed to successfully use the tonal cue in word learning. In this study, we explored this question by focusing on the heritage language population, who typically are exposed to the target language at an early age but then develop and switch to another majority language. Specifically, we investigated whether heritage Mandarin speakers residing in an English-speaking region and speaking English as a dominant language would be able to learn novel Mandarin tonal words from statistical tracking. It helps us understand whether early exposure to the target feature is sufficient to promote the use of that feature in word learning later in life. Methods: We trained 30 heritage Mandarin speakers with Mandarin pseudowords via a cross-situational statistical word learning task (CSWL). Results and discussion: Heritage Mandarin speakers were able to learn the pseudowords across multiple situations, but similar-sounding words (i.e., minimal pairs) were more difficult to identify, and words that contrast only in lexical tones (i.e., Mandarin lexical tone) were distinguished at chance level throughout learning. We also collected information about the participants' heritage language (HL) experience and usage. We did not observe a relationship between HL experience/usage and performance in tonal word learning, suggesting that HL exposure does not necessarily lead to an advantage in learning the target language.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».