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Enregistrement W110209091 · doi:10.3765/exabs.v0i0.2386

The Canadian Shift: Its Acoustic Trajectory and Consequences for Vowel Categorization

2014· article· en· W110209091 sur OpenAlexaffabout
Thomas Kettig

Notice bibliographique

RevueLSA Annual Meeting Extended Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpan (engineering)VowelPsychologyLinguisticsPhilosophyStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Vowel Shift (CS), generally described as a systematic lowering and backing of the front lax vowels (/ɪ, ɛ, æ/; as in KIT, DRESS, and TRAP), has been investigated by several researchers over the last two decades (see Boberg 2005, 2008, 2010; Clarke, Elms & Youssef 1995; Hoffman 2010; Labov, Ash & Boberg 2006; Roeder & Jarmasz 2010; Sadlier- Brown & Tamminga 2008, among others). Using apparent-time comparisons of older and younger Canadians’ vowel spaces, these studies do not always agree on the acoustic trajectory of the CS, notably whether the front lax vowels are principally receding and/or lowering; perhaps these disagreements are unsurprising given the ongoing nature of the vowel shift, the variety of birth years interviewed, and the studies’ methodological differences and diverse locales. Boberg (2005) found /ɛ/ to be retracting and /æ/ to be lowering and then retracting in the speech of Anglophone Montrealers; this paper addresses the current apparent-time trajectory of the CS in one Montreal community. In addition, though several studies have investigated the CS in vowel production, nearly none (save De Decker 2010) have probed its effect on the perceptual categorization of vowels. This paper also introduces a perception experiment carried out with the same participants interviewed for production data.

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)0,004
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,273 · 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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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