Notice bibliographique
Résumé
The idea of a language-specific articulatory setting (AS), an underlying posture of the articulators during speech, has existed for centuries [Laver, Historiogr. Ling. 5 (1978)], but until recently it had eluded direct measurement. In an analysis of x-ray movies of French and English monolingual speakers, Gick et al. [Phonetica (in press)] link AS to inter-speech posture, allowing measurement of AS without interference from segmental targets during speech, and they give quantitative evidence showing AS to be language-specific. In the present study, ultrasound and Optotrak are used to investigate whether bilingual English-French speakers have two ASs, and whether this varies depending on the mode (monolingual or bilingual) these speakers are in. Specifically, for inter-speech posture of the lips, lip aperture and protrusion are measured using Optotrak. For inter-speech posture of the tongue, tongue root retraction, tongue body and tongue tip height are measured using optically-corrected ultrasound. Segmental context is balanced across the two languages ensuring that the sets of sounds before and after an inter-speech posture are consistent across languages. By testing bilingual speakers, vocal tract morphology across languages is controlled for. Results have implications for L2 acquisition, specifically the teaching and acquisition of pronunciation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».