Notice bibliographique
Résumé
This study examines how speakers use acoustic cues, e.g., pitch and pausing, to establish syntactic and semantic constituents in Nehiyawewin, an Algonquian language. Two Nehiyawewin speakers autobiographies, which have been recorded, transcribed, and translated by H. C. Wolfart in collaboration with a native speaker of Nehiyawewin, provide natural-speech data for the study. Since it is difficult for a non-native-speaker to reliably distinguish Nehiyawewin constituents, an intermediary is needed. The transcription provides this intermediary through punctuation marks (commas, semi-colons, em-dashes, periods), which have been shown to consistently mark constituency structure [Nunberg, CSLI 1990]. The acoustic cues are thus mapped onto the punctuated constituents, and then similar constituents are compared to see what acoustic cues they share. Preliminarily, the clearest acoustic signal to a constituent boundary is a pitch drop preceding the boundary and/or a pitch reset on the syllable following the boundary. Further, constituent boundaries marked by a period consistently end on a low pitch, are followed by a pitch reset of 30–90 Hz and have an average pause of 1.9 seconds. I also discuss cross-speaker cues, and prosodic cues that do not correlate to punctuation, with implications for the transcriptional view of orthography [Marckwardt, Oxford 1942].
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».