Notice bibliographique
Résumé
Some speakers of Canadian French produce words such as pneu, un, and coeur with rhotic-sounding vowels similar to English /ɹ/ (Dumas 1972). Articulatory imaging [Mielke (2011)] shows that they are produced with bunched and retroflex tongue postures and low F3, much like English /ɹ/. Nevertheless, native speakers typically are completely unaware of the difference, even when it is pointed out to them. We report a preliminary perception study of rhotic vowels. 7735 words with mid front round vowels were coded as “rhotic,” “non-rhotic,” or “ambiguous” by two listeners: a French-English bilingual from eastern Ontario and an American English speaker. The bilingual coded 0.3% as rhotic (vs. 10.0% for the anglophone) and 7.3% as ambiguous (vs. 8.9%). Logistic regressions show that the anglophone relied on F3 to distinguish rhotic+ambiguous tokens from non-rhotic tokens, while the bilingual weighted several cues about equally, including F1 cues to diphthongization, which can co-occur with rhoticity. Results will be presented from an ongoing AX discrimination task experiment involving rhotic, non-rhotic, and ambiguous vowel tokens, with francophone, bilingual, and anglophone listeners from the Ottawa-Gatineau region, Paris, France, and Raleigh, North Carolina.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».