When inferring lingual gestures from acoustic data goes wrong: The case of high vowels in Canadian French
Notice bibliographique
Résumé
Canadian French (CF) is distinguished from other dialects partly by the presence of lax high vowel allophones in closed syllables (Walker, 1984). Acoustically, tense high vowels are characterized by a lower F1 than their lax counterparts, which could be the result of tongue root advancement, tongue body raising, or both (Ladefoged & Maddieson, 1996). High vowel allophony in CF therefore represents a case in which articulatory gestures cannot reliably be inferred from acoustic data alone. Nevertheless, the literature discussing the phonetic properties of high vowels in CF commonly assumes tongue root position to be the parameter that distinguishes between tense and lax vowels, despite an absence of empirical evidence. The purpose of this experiment is to test this assumption and provide articulatory evidence using ultrasound imaging to examine tongue position during speech production by CF speakers. Results indicate that an advanced tongue root gesture is not used to distinguish between high vowels in CF; no significant difference in tongue root position was found between tense and lax allophones. Rather, tongue body height was found to be the distinguishing feature. These findings contribute to our knowledge of the typology of articulatory gestures used to distinguish between so-called tense and lax vowels.
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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 | 0,011 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».