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Enregistrement W4402988558 · doi:10.1177/13621688241282259

High variability phonetic training facilitates categorical perception of Mandarin lexical tones in L2 older adults: A link to auditory processing

2024· article· en· W4402988558 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLanguage Teaching Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandarin ChinesePsychologyPerceptionCategorical variableSpeech perceptionCognitive psychologyCategorical perceptionLinguisticsAudiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study investigated the facilitatory effects of High Variability Phonetic Training (HVPT) in second language (L2) categorical perception (CP) of Mandarin lexical tones. It also explored whether and how individual differences in auditory processing predicted gains from such training. The participants were 32 native English-speaking adults aged over 60 years who were learning Mandarin Chinese as their L2. They were randomly divided into the HVPT group (HG) ( n = 16) and the control group (CG) ( n = 16). Their L2 CP performance was assessed through an identification task and discrimination task before training, immediately after training, and two months later. Auditory processing tests were also conducted to measure the participants’ ability to encode spectral and temporal details of sounds. Linear mixed-effects (LME) models showed that, compared to the CG, the HG exhibited a more pronounced improvement in tonal categorization. Furthermore, regression analysis confirmed that individual differences in perceptual acuity significantly predicted gains from training in L2 CP of Mandarin lexical tones.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle