Examining Speech Perception–Production Relationships Through Tone Perception and Production Learning Among Indonesian Learners of Mandarin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A transfer of learning effects across speech perception and production is evident in second-language (L2)-learning research, suggesting that perception and production are closely linked in L2 speech learning. However, underlying factors, such as the phonetic cue weightings given to acoustic features, of the relationship between perception and production improvements are less explored. To address this research gap, the current study explored the effects of Mandarin tone learning on the production and perception of critical (pitch direction) and non-critical (pitch height) perceptual cues. METHODS: This study tracked the Mandarin learning effects of Indonesian adult learners over a four-to-six-week learning period. RESULTS: We found that perception and production gains in Mandarin L2 learning concurrently occurred with the critical pitch direction cue, F0 slope. The non-critical pitch height cue, F0 mean, only displayed a production gain. CONCLUSIONS: The results indicate the role of critical perceptual cues in relating tone perception and production in general, and in the transfer of learning effects across the two domains for L2 learning. These results demonstrate the transfer of the ability to perceive phonological contrasts using critical phonetic information to the production domain based on the same cue weighting, suggesting interconnected encoding and decoding processes in L2 speech learning.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».