The phonetic rhythm/syntax headedness connection: Evidence from Tagalog
Notice bibliographique
Résumé
Ramus, Nespor, and Mehler [Cognition (1999)] show that the rhythm of a language (broadly: stress- versus syllable- versus mora-timing) results from the proportion of vocalic material in an utterance (%V) and the standard deviation of consonantal intervals (delta-C). Based on 14 languages, Shukla, Nespor, and Mehler [submitted] further argue that rhythm is correlated with syntactic headedness: low %V is correlated with head-first languages (e.g., English); high %V is correlated with head-final languages (e.g., Japanese). Together, these proposals have important implications for language acquisition: infants can discriminate across rhythm classes [Nazzi, Bertoncini, and Mehler, J. Exp. Psych: Human Perception and Performance (1998)]. If rhythm, as defined by %V and delta-C, can predict headedness, then infants can potentially use rhythm information to bootstrap into their languages syntactic structure. This paper reports on a study analyzing rhythm in a language not yet considered: Tagalog. Results support the Shukla et al. proposal in an interesting way: based on its %V and delta-C, Tagalog falls between head-first and head-last languages, slighty closer to the head-first group. This placement correlates well with the fact that, although Tagalog is said to be primarily head-first syntactically, head-last phrases are permitted and common in the language.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».