Imitation of F0 tone contours by Mandarin and English speakers is both categorical and continuous
Notice bibliographique
Résumé
• 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.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».