Effects of motor practice on the temporal coordination of articulatory movements for non-native onset clusters: Kinematic and acoustic evidence using electromagnetic articulography
Notice bibliographique
Résumé
Research on cross-language speech production has shown that part of the challenge of producing non-native clusters arises from difficulties with temporally coordinating the successive consonantal gestures within a cluster. However, it remains unclear whether the application of practice-based motor learning paradigms can improve or stabilize this aspect of non-native cluster production. This study uses electromagnetic articulography (EMA) to measure the effects of motor practice on the temporal coordination of articulatory movements for non-native onset clusters. Monolingual speakers of American English intensively practiced producing monosyllabic sequences containing non-native onset clusters (e.g., MGAT) over two consecutive days. EMA was used to capture lingual, labial, and jaw motion during successive repetitions. For properly-sequenced cluster repetitions, analysis of the EMA sensor trajectories showed that, over the course of practice, there was a general reduction in inter-gestural timing variability and increased overlap between adjacent consonantal gestures. Furthermore, some of these improvements were maintained to the second day, indicating that subjects started forming durable performance gains. Acoustic analyses also showed a reduction in the duration of epenthetic vowel errors (/mgæt/ → /məgæt/) produced throughout practice. Collectively, the findings suggest that motor practice can improve the temporal coordination of articulatory gestures affiliated with non-native clusters.
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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 | 0,003 |
| 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 ».