Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores cross-linguistic variation in nasal harmony. The goal is to unify our understanding of nasal harmony so that patterns across languages conform to one basic character and to examine the wider implications of this account for phonological theory. The analysis builds on generalizations from a comprehensive survey documenting variation in three descriptive sets of segments in nasal harmony: targets, which become nasalized, blockers, which remain oral and block spreading, and transparent segments, which remain oral but do not block. The typological generalizations established by this study provide strong support for a unified view of nasal harmony in which variation is limited in a hierarchical fashion. To capture cross-linguistic variation, this analysis draws on a phonetically-grounded constraint hierarchy ranking segments according to their incompatibility with nasalization (building on Schourup 1972; Pulleyblank 1989; Piggott 1992; Cohn 1993c; Padgett 1995c; Walker 1995). Constraint ranking and violability, fundamental concepts in Optimality Theory (Prince and Smolensky 1993), also play a crucial role. Ranking a [nasal] spreading constraint at all points in relation to the hierarchy of violable nasalization constraints achieves precisely the attested set of patterns. Another typological discovery is that transparent segments pattern with targets and should be regarded as belonging to this set of segments. A theoretical consequence is that [nasal] spreading never skips a segment, finding new support for strict segmental locality (Ni Chiosain and Padgett 1997; cf. Gafos 1996). The resulting challenge is determining what produces surface-transparent outcomes. Building on early derivational approaches (e.g. Clements 1976; Vago 1976), I propose to analyze segmental transparency as a derivational opacity effect. Following McCarthy (1997) and extensions by Ito and Mester (1997a), I achieve derivational opacity effects in Optimality Theory through a correspondence relation between the actual output and a designated "sympathetic" (failed) member of the candidate output set. Sympathetic correspondence realizes transparency by selecting the output most closely resembling the nasal character of the fully-spread sympathetic form, while respecting nasal incompatibility constraints for segments that behave transparent. Importantly, by bringing segmental transparency under the wing of derivational opacity, transparency-specific representations can be eliminated from the theory. Chapter 1 presents background. In chapter 2, I develop a unified description and analysis of a cross-linguistic typology of nasal harmony. Chapter 3 turns to the analysis of transparent segments and a case study of nasal harmony in Tuyuca. Chapter 4 presents an acoustic study of nasal harmony forms in Guarani which verifies that voiceless stops are truly surface-transparent. In chapter 5, I consider other proposals for the analysis of transparent segments, and in chapter 6, I examine other phenomena that may be mistaken for [nasal] feature spreading. Nasal agreement in Mbe forms a case study involving reduplication.
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 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 | 0,006 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».