Coarticulation across word boundaries and its role in L2 English accentedness
Notice bibliographique
Résumé
L2 learners gradually acquire accurate segmental production and appropriate word boundary coarticulation.Even when segmental accuracy is high, differences in interword articulation may still influence perceived accentedness.This pilot study tested a protocol for examining whether word-boundary consonant errors and speech rate relate to perceived accentedness in L2 English.Six adult L2 speakers (L1s: Mandarin, Thai, Finnish) and one native control completed a phrase-repetition task and read two longer passages aloud.Word-boundary consonant errors were identified using combined audio and lingualultrasound analysis.Two expert listeners independently ranked speakers by accentedness, and speech rate was measured relative to a native model.Strong positive correlations emerged between accentedness and both the frequency of word-boundary errors (r = .96)and overall speech duration (r = .95).Highly accented speech showed coda omissions, voicing errors, assimilations, and increased variability across repetitions, particularly in clusters and stops with shared places of articulation.Slower speech with hesitations at word boundaries also aligned with higher accentedness ratings.These findings suggest that word-boundary articulation and speech rate may offer useful objective indicators of L2 pronunciation proficiency and highlight the instructional value of targeting coarticulation and linking words to phrases.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».