Speech Production of Mandarin Lexical Tones Among Canadian Elementary Students Enrolled in Mandarin–English Bilingual Schools
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study investigates how Mandarin-English bilingual students in Canada produce Mandarin tones and how this is influenced by factors such as tone complexity, cross-linguistic influences, and speech input. METHOD: Participants were 82 students enrolled in a Chinese bilingual program in Western Canada. Students were recruited from Grades 1, 3, and 5 and divided into two groups based on their home language backgrounds: The heritage language group had early and strong input in Mandarin, and the second language (L2) group received mostly English input at home. Single-word tone productions were audio-recorded and transcribed by Mandarin-native listeners for match (accuracy) and pattern analyses. Acoustic measurements were extracted to provide phonetic details. RESULTS: First, Tone3 (dipping tone) was challenging across groups due to its complexity. Second, L2 students' productions were more influenced by English as a nontonal language and showed signs of categorical confusion. Third, increased tone match rates were related to both home input and school input, but bilingual students did not reach more than 90% of match rates in Grade 5. Instead, L2 students produced phonetic features less accurately in higher grades. This was attributed to reduced pronunciation instruction and limited home input. CONCLUSIONS: Bilingual students' speech development in a minority language indicates unique influences of home and school input but also the universal influences of tone complexity. This study provides evidence for bilingual speech theories in the suprasegmental domain and has implications for the pedagogy of a minority language in the context of bilingual education. SUPPLEMENTAL MATERIAL: https://doi.org/10.23641/asha.28098206.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».