Degree of articulatory constraint predicts locus equation slope for /p,t,s,∫/
Notice bibliographique
Résumé
The degree of articulatory constraints (DAC) model (Recasens, Pallarès, & Fontdevila, 1997) proposes that consonants involving the movement of the tongue dorsum are more resistant to coarticulation than those with a more fronted articulation. We assessed this claim using locus equation (LE) slopes as indicators of coarticulation. Participants were asked to produce V1(t).CV2 sequences as part of two-word phrases in a scripted dialog, where C is one of /p, t, s, ʃ/. LE were derived by measuring F2 at V2 onset and midpoint. Since LE slopes approaching 1 indicate high levels of coarticulation, it was hypothesized that segments with the lowest DAC would have the steepest slopes (/p/>/t/>/s/>/ʃ/) and this is what we found, lending support to the DAC model. A secondary hypothesis assessed the effect of emphatically stressing C on the LE. Participants partook in a dialog involving a “mishearing” of either the target C (Prominent condition) or the preceding V1(t) (Control condition), and they repeated the two word sequence. We expected participants to emphasize the misheard segment and reduce coarticulation if the C was misheard (lower LE slope). Our findings indicate that only the LE slopes of sibilants /s/ and /ʃ/ were reduced under prominence, perhaps due to their high DAC values.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».