The Contribution of Working Memory to L2 French Pronunciation among Adult Language Learners
Bibliographic record
Abstract
Le rôle que joue la mémoire de travail, c’est-à-dire la capacité d’emmagasiner temporairement l’information et de procéder à son traitement cognitif, a fait l’objet de multiples études dans le domaine de la recherche en langues secondes (L2). Au sens général, il a été établi que la mémoire de travail était liée à divers aspects de l’apprentissage et de l’usage de la L2 ; les connaissances en ce qui a trait à son lien avec la prononciation de la L2 sont toutefois limitées. L’auteure étudie la relation entre les résultats obtenus dans la réalisation d’une tâche numérique complexe sollicitant la mémoire de travail et de deux tâches de prononciation du français L2, soit une tâche de lecture à haute voix et une tâche de narration à partir d’une image, réalisées par 30 apprenants adultes parlant mandarin. Les résultats de l’étude révèlent que, malgré l’absence d’écart significatif entre les notes obtenues dans chaque tâche de prononciation, seule la prononciation observée dans la tâche de lecture à haute voix s’explique par la mémoire de travail.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".