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Enregistrement W6979731433

Achieving native-like accuracy of French/English vowels for Canadian bilingual speakers: effects of language self-described proficiency, context of use and daily exposure time

2022· dissertation· en· W6979731433 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)FormantVowelSpeech productionContext (archaeology)Language productionSentenceNeuroscience of multilingualism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies on bilingual production have not come to a consensus on the possibility of bilinguals reaching native-like production. Some studies find that bilinguals can be close to native production while others have shown that even in simultaneous bilinguals, the production cannot reach native-likeness. Flege’s Speech Learning Model (Flege & Bohn, 2020) theorizes that acquiring a second language affects the production of the L1 and vice versa. The model also states that new phonemes are easier to acquire compared to existing phonemes with different production. This thesis seeks to research the production of French and English vowels in a general population of Canadians to give an accurate picture of second language learning in Canada. We also seek to determine the strength of second language effects on the production of the first language and, what factors influence proficiency in bilingual speakers. Participants were recruited in the Montréal region to have bilinguals of different proficiency and different backgrounds. They were given a sentence list to read out loud while being recorded. The recorded data was used to study the vowel formants produced by the bilinguals. These formants were then used to create a plot of the group average that was then compared to the production plots of monolinguals. The production data was also used to create a group average distance, with the help of the Mahalanobis distance calculations, to also compare to the production from the French and English monolingual groups. The plots and the calculations were used to compare the groups between themselves and the monolingual groups. The results from the production data are within our expectations. The simultaneous bilinguals had the closest to native-like production in both English and French compared to the other bilinguals. The data also showed that for the English native bilinguals, the frequency of L2 use is the biggest factor in native-like production while for the French native bilinguals it was L2 proficiency. Regarding the SLM, the data we collected support the claim that bilinguals acquire and produce new phonemes with more ease than modify existing phonemes. It also partially supports the claim that knowledge of a second language will affect the production of the first language. The results from our experiment demonstrate that as the L1 French – L2 English bilinguals’ knowledge of English increased, their production of French veered away from the French monolinguals. However, this effect was not seen with the L1 English – L2 French bilinguals.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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