Prosody and syntactic structures in continuous speech in French
Notice bibliographique
Résumé
Infant-directed speech contains dominantly multi-word utterances. Segmenting speech into linguistic units is crucial for language acquisition. This study inquires if prosodic cues exist in speech and mark syntactic categories. Participants were Quebec-French speakers. In experiment 1 participants read determiner+noun and pronoun+verb utterances. Nouns and verbs were pseudo-words (e.g., mige, crale) counterbalanced in their occurrences in the utterances, and their prosodic properties (duration, pitch, intensity) were measured. Results showed that the two types of utterances did not differ in prosody; noun versus verb productions of these pseudo-words were equivalent prosodically. Experiment 2 tested whether larger utterances were produced with prosodic cues supporting syntactic units. The same pseudo-words were the final words (counterbalanced) in (1) [determiner+adjective+noun] and (2) [[determiner+noun]+verb] structures. Results showed that the last word as nouns versus verbs differed significantly in duration, pitch and intensity. Moreover, the initial consonant of verb productions was longer, with a distinct preceding pause. The word preceding the verb (2) exhibited boundary cues, differing significantly from the word preceding the noun in (1) in duration, pitch, and intensity. We suggest that these acoustic cues may help children first parse larger utterances and then acquire the syntactic properties of phrases and words based on their distribution.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».