Influence of /r/ on burst spectra for stop place
Notice bibliographique
Résumé
Bilabial and lingua-alveolar stops in 20 minimally contrastive word pairs in both singleton and stop /r/ (cluster) contexts were recorded from two girls, one with facial paralysis (CFP) and one with normal facial movement (CNM). Auditory identification of these productions by 12 listeners revealed a significant place by context interaction for CFP. Identification scores were high for her lingua-alveolar stops (99.3% singletons; 94.8% clusters). Identification scores for her bilabial stops were lower, with singletons being significantly lower (57.8%) than clusters (77.8%). Acoustic cues for stop place (F2 onset frequency, VOT, mean and skewness of burst spectra) were measured for all word productions. For both girls, F2 onset and VOT measures were lower for bilabial than lingua alveolar stops in singletons and clusters. CFP’s burst spectra for bilabials had a higher mean and more negative skewness than lingua alveolars in singletons and clusters. CNM’s burst spectra for bilabials had a lower mean and more positive skewness than lingua alveolars in singletons (expected) but a higher mean and more negative skewness for bilabials than lingua alveolars in clusters (unexpected). This unexpected finding may account for CFP’s higher identification rates for bilabial clusters (all acoustic cues ‘‘fit’’ those of a child with normal facial movement).
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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».