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Enregistrement W7160902470 · doi:10.1121/10.0040987

An acoustic and ultrasound study of the English lateral allophony in first language French and German speakers

2025· article· en· W7160902470 sur OpenAlexaff
Alexis Sprung

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanCodaFirst languageVariation (astronomy)British EnglishAssimilation (phonology)FrenchLanguage transfer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research suggests that second language (L2) speakers of English whose first languages (L1s) are Spanish or French can produce the English /l/ allophony, using clear [l] in onset position and dark [ɫ] in coda position (Colantoni et al., 2023). However, many L1 backgrounds remain unexplored in this context, and few studies have employed ultrasound imaging. This study uses acoustic and ultrasound analyses to investigate the production of English /l/ and the corresponding sound in the L1 by three L1 French speakers and three L1 German speakers, since both languages lack [ɫ], alongside three L1 English speakers. Acoustic and articulatory results showed that L2 speakers produced [ɫ] in English codas, indicated by significantly lower F2 and F2–F1 values, lower tongue bodies, and retracted tongue dorsums. One French and one German speaker produced English /l/ nearly identically to their L1 /l/, indicating assimilation to their L1 category. All other speakers maintained distinct lateral categories for English and their L1. Overall, English /l/ was darker than French and German /l/. These findings confirm that L2 English speakers can acquire the positional allophony despite lacking a dark /l/ in their L1 and highlight variation in how individual L2 speakers produce non-native sounds.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,306 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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