Finding the key in Kiwi during second language spoken production: Low proficiency speakers sound more native-like if they live in mixed-language environments.
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this article was to determine if second language (L2) speakers benefit from living in mixed-language environments and whether said benefit applies across proficiency levels. To this end, we reanalyzed a subset of data from Gilbert et al. (2019) considering language entropy scores as a proxy for linguistic environment predictability. The task involved producing sentences designed around oronyms in French and English. Participants produced sentences in both languages, allowing the comparison of first language and L2 productions. Their results demonstrated the production of L2-appropriate prosodic cues, albeit after having reached a high level of L2 proficiency. Adding language entropy scores to the original statistical models revealed significant interactions suggesting that participants benefited from living in a mixed-languages environment whereby even low-proficiency speakers produced L2-appropriate prosodic cues. However, low-proficiency L2 speakers living in predictable linguistic environments failed to adapt their prosodic production to their L2, as previously observed. These results suggest that, irrespective of proficiency, the language environment has a significant impact on nonnative language production. This has implications for language development and models of language acquisition. (PsycInfo Database Record (c) 2026 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».