The relationship between schwa insertion and consonant cluster simplification in French: An Analysis of Covariance
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».