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Enregistrement W4415818076 · doi:10.1075/jslp.25001.per

Hul’q’umi’num’ listening quizzes

2025· article· en· W4415818076 sur OpenAlexaff
Maida Percival, H. Henny Yeung, Sonya Bird, Quaysultunaat Jack

Notice bibliographique

RevueJournal of Second Language Pronunciation · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of VictoriaSimon Fraser UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningSet (abstract data type)PerceptionLanguage acquisitionConsonantInformational listeningFoundation (evidence)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we discuss a set of 60 listening quizzes, created to support adult learners of Hul’q’umi’num’ (Coast Salish) in fine-tuning their listening and speaking skills. Hul’q’umi’num’ has a rich consonant inventory, including many sounds not found in learners’ L1 (English). The goal of the quizzes was twofold: provide learners with opportunities to practice hearing these sounds and, at the same time, inform us about the features of Hul’q’umi’num’ L2 speech perception. Findings showed which sounds were particularly easy or challenging, laying the foundation for creating more targeted resources to better aid sound acquisition among Hul’q’umi’num’ learners. Evidence of improvement in perceptual ability after taking the quizzes was also found. This work contributes to diversifying scientific approaches to second language acquisition by showing how speech perception research and pedagogy can be combined in an Indigenous language revitalization context.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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