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Enregistrement W1974636363 · doi:10.1121/1.4786665

The hybrid system of voice onset time in French/English bilinguals

2006· article· en· W1974636363 sur OpenAlexaffabout
Claire Gurski

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoiceVoice-onset timeLinguisticsSuspectComputer scienceFirst languageCategorical variablePsychologySpeech recognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study will look at the production of occlusive consonants by bilinguals in both their first and second languages, namely French and English. Due to the inherent differences in the voice onset times (VOTs) of these two languages, do second language speakers acquire a native-like voice onset time when speaking in their second language or do traces of their first language remain? It will be shown that although French and English have categorical distinctions in their VOT systems [Keating ‘‘Phonetic and phonological representation of stop consonant voicing,’’ Language, 60, 286–319 (1984) Lisker & Abramson, ‘‘A cross-language study of voicing in initial stops: Acoustic measurements,’’ Word. 20, 384–422 (1964)] a hybrid system of the two languages is produced regardless of first language. This research is part of a larger continuing study looking at speaker identification of bilinguals. Due to the right to a trial in either of the official languages of Canada, French or English, it is impossible to force a bilingual suspect to supply a voice sample that can be compared with an incriminating recording in one of the two languages. In such a situation, is it possible to base an identification (or a nonidentification) on the comparison of samples in the two languages of the suspect?

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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