The hybrid system of voice onset time in French/English bilinguals
Notice bibliographique
Résumé
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?
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».