Lip protrusion and constriction in anticipation in English and French
Notice bibliographique
Résumé
Though lip constriction is acoustically the most robust parameter for rounding, most studies on anticipatory coarticulation relied on the investigation of protrusion via EMG, optoelectrical systems or audiovisual processing. These various methods produced inconsistent anticipatory profiles across studies or even speakers. The Movement Expansion Model (MEM) of Abry and Lallouache has explained vocalic anticipatory coarticulation in four French adults and eight children via lip constriction, showing idiosyncratic behaviours, i.e. personal regression slopes but with a lawful variability validated by high correlation coefficients. In order to describe global anticipatory movement, the current study included measures of both protrusion and constriction over time. Four American English and four Canadian French adults were audio visually recorded, uttering [iC[n]u] sequences, in which C[n] corresponded to a varying number of intervocalic consonants. Lip protrusion was measured via an Optotrak system, and constriction via a Lip-Shape Tracker (from ICP Grenoble). We found that when tested on lip area control, English speakers joined French speakers in a regular MEM temporal pattern, displaying their own anticipatory behaviour, with personal regression slope or expansion coefficient.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».