Contextual effects on the perception of English interdental fricatives /<b> <i>θ</i> </b>/ by Mandarin Chinese learners
Notice bibliographique
Résumé
Mandarin Chinese lacks interdental fricatives, causing Mandarin Chinese learners to struggle in perceiving these sounds in English. This study explores how word position and vocalic context affect the perception of /θ/ by Mandarin Chinese learners. We test Mandarin Chinese learners and native English speakers using words containing the sound /θ/ in word-initial, medial, and final positions (e.g., think, nothing, bath), and in different vocalic contexts (e.g., think vs. thank). Participants complete a forced-choice identification task, listening to the target words in a carrier sentence and selecting the perceived word from two options. We record reaction time and accuracy for statistical analysis. We use generalized additive mixed modeling for reaction time and logistic mixed-effects modeling for response accuracy. We expect Mandarin Chinese learners to show longer reaction times and higher accuracy in perceiving /θ/ in the word-initial position than in media and final positions. Additionally, we anticipate that Mandarin Chinese learners perceive /θ/ more accurately when it is followed or preceded by a high vowel rather than a non-high vowel. Understanding these perception differences and contextual influences can inform more effective language teaching strategies, particularly in pronunciation training for Mandarin Chinese learners.
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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 | 0,001 | 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 ».