Does perceptual high variability phonetic training improve L2 speech production? A meta-analysis of perception-production connection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This meta-analysis of 31 studies aimed to determine the effectiveness of perception-based high variability phonetic training (HVPT) for second language (L2) production learning and to identify learner-related and methodological variables that influence production gains. Based on independent effect sizes for 43 within-participant and 17 between-participant designs, small-to-medium effects of post-training improvement were found. The average production gains for trained items and untrained items were 10.50% and 4.50%, respectively. Neither strong support for long-term retention of production learning nor generalization to untrained stimuli was observed, however. Moderator analyses showed that post-training production gains were influenced by a number of factors related to learner profiles (age and learning context), training features (provision of phonetic information, training duration, and training time per session), and features of production tests (elicitation tasks, prompt modality, and outcome measures). The relationship between perception and production gains was negligible at the participant level, but was significant and moderate at the level of individual studies for post-training and retention data. These findings provide partial support for a perception-production link. This study makes several recommendations for future studies investigating the effects of HVPT on L2 speech production learning.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,008 | 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 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 ».