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Enregistrement W4415824154 · doi:10.1016/j.wocn.2025.101457

Imitation of F0 tone contours by Mandarin and English speakers is both categorical and continuous

2025· article· en· W4415824154 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Phonetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensCentre for Research on Brain Language and MusicMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilNational Social Science Fund Youth ProjectSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et CultureNational Office for Philosophy and Social SciencesChina Scholarship CouncilChina Sponsorship Council
Mots-clésMandarin ChineseImitationCategorical variableTone (literature)Contrast (vision)Categorization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Mandarin speakers imitated the F0 contours more categorically than English speakers. • A combination of model selection and model averaging is used to qualify and quantify the categoricality of the imitation. • Imitation reflects both pre-existing categories and within-category phonetic variations. • F0 imitation is shaped not only by lexical tone contrasts but also by broader categorical influences. Native speakers imitate F0 contours that vary between two lexical tones non-linearly–they do not precisely reproduce the presented F0 features but instead cluster them toward tonal categories, the so-called contrast mediation effect. However, less is known whether non-native speakers who lack the lexical tone phonology will show linear imitation of F0 contours. Addressing this question will deepen our understanding of whether F0 imitation is solely influenced by lexical tone contrasts or also shaped by other sources of non-linearity beyond phonological contrasts. To investigate this, the current study examined the categorization and imitation of a Mandarin flat-falling tonal continuum by both Mandarin speakers and English speakers who were naïve to tonal languages. Imitation distributions were analyzed by comparing two models: a linear regression model, which assumes participants linearly track phonetic cues, and a mixture regression model, which assumes imitation reflects underlying categories. The mixture regression model fit the data better for the Mandarin speakers while the reverse was true for the English speakers, suggesting that Mandarin speakers imitated the F0 contours more categorically than English speakers. However, for both groups, the data was best fit using a weighted combination of both models. For the Mandarin group this result along with additional analyses of duration, F1 and intensity suggest that tone categories involve both phonological and phonetic information and imitation taps both, possibly via hyper- and hypo-articulation. For English participants, the evidence for categorical mediation suggests that imitation is mediated by factors other than lexically contrastive linguistic categories, although the exact nature of the factors is unclear.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,332 · 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