Accent variation and the development of speech and language abilities
Notice bibliographique
Résumé
Accent variation is a central feature of human language. As adults, we readily adapt to different varieties of our native language, but we also use accent information to make a variety of social inferences. Thus, our treatment of accents sits squarely at the intersection of language and social processing. Despite the ubiquity of accent variation and its importance in our mental lives, it was long absent from studies in the field of infant development. Although the complexities of bilingual input were recognized, the study of monolingual language development proceeded as if all infants were exposed to a single variety of their native language. This perspective shaped our theories of speech and language development. The first study to explore infants' perception of accents was published in 2000. Over the past 25 years, there has been a steady increase in work on infants' treatment of new accent varieties, their handling of multiple varieties in their natural input, and their accent-based social inferences. There is much left to be learned about just how infants navigate the rich tapestry of speech variation in their environments, but this work has already provided an important window into the nature of infants' speech representations and has upended our understanding of how early links between language and social variation are formed. We conclude our review by highlighting how understanding infants' treatment of accent variation is critical for developing models that can account for efficient speech and language development in linguistically diverse contexts.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».