Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: This paper presents a study of pulmonic ingressive speech, a severely understudied phenomenon within varieties of English. While ingressive speech has been reported for several parts of the British Isles, New England, and eastern Canada, thus far Newfoundland appears to be the only locality where researchers have managed to provide substantial evidence from audio recordings. The present investigation is based on a digital speech corpus consisting of over 40 hours of interviews, recorded between 1980 and 1985 throughout the entire Shetland archipelago, including the most remote isles; speech samples from 49 men and 47 women are included in the corpus. Ingressive speech was found throughout the Shetland Isles, and occurred on discourse particles representing ‘yes’ and ‘no’ responses, such as ‘yeah’, ‘aye’, ‘no’, and ‘mmm’. It was attested for 27 per cent of males and 32 per cent of females, although significantly more tokens were contributed by females. Both voiced and voiceless ingressives were encountered, which revealed further clues to potential gender marking: 72 per cent of all tokens from males were voiceless, and 65 per cent of tokens from females were voiced. While the paper provides firm evidence for ingressive speech in Shetland, it also discusses recent observations indicative of a decline in ingressive speech within the isles.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».