MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W182970895

The relationship between schwa insertion and consonant cluster simplification in French: An Analysis of Covariance

2013· article· en· W182970895 sur OpenAlexaff
Peter Milne

Notice bibliographique

RevueScholarly Commons (University of Pennsylvania) · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchwaConsonant clusterCluster (spacecraft)ConsonantReduction (mathematics)CovariateLinguisticsMathematicsWord (group theory)Sound changeStatisticsComputer scienceSpeech recognition
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research in concerned with predicting rates of schwa insertion following consonant clusters at word boundaries in French. We are interested in knowing whether there are differences in rates of schwa insertion following a word-final consonant cluster predicted to simplify as compared with clusters predicted to remain stable in two dialects of French. Our data is drawn from a corpus of political debates from the national assemblies of Que ́bec and France. It contains approximately 126 hours of speech data from more than 200 speakers. We use an analysis of covariance to investigate the effects of dialect and cluster on rates of schwa insertion after taking into account differences in rates of reduction. Since differences in rates of schwa insertion due to rates of reduction can be predicted, then the differences in rates of schwa insertion between dialects that would be expected due to differences in rates of reduction can also be predicted. Any differences beyond these pre- dictions cannot be put down to differences in rates of reduction and can therefore be attributed to differences between the groups. The data contain rates of both reduction and schwa insertion for word final consonant clusters in each dialect. The data is further grouped according to whether the cluster is predicted to simplify or remain stable. We consider four variables: a response variable of rates of Schwa insertion, two categorical explanatory variables of Dialect and Cluster, and one covariate variable of rates of Reduction. Initial examination of a portion of the data suggest that the best model to fit the data contains three intercepts (a common intercept for all clusters in the France dialect, and one for each level of the explanatory variable Cluster for Que ́bec) and the regression line of Schwa against Reduction will be the same for all four. This suggests that, after controlling for differences in rates of reduction, there is a significant difference in rates of schwa insertion in the Que ́bec dialect between clusters predicted to simplify and clusters predicted to remain stable. There is no significant difference in rates of schwa insertion in the France dialect between these two groups of clusters. However, the relationship between cluster reduction and schwa insertion is the same in both dialects.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarly Commons (University of Pennsylvania)Même sujetPhonetics and Phonology ResearchTravaux en français237 207