Modulation of phonetic duration by morphological and lexical predictors.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates how the duration of the stem vowel of regular and irregular English verbs is modulated by tense (present and past), regularity, lexical frequency, gang size of the vocalic alternation, imageability ratings, and vowel quality. The vocalic durations of 48 monosyllabic irregular verbs and 171 regular verbs were extracted from the Buckeye Corpus of spontaneous speech. A linear mixed effects regression model revealed that vowels of past tense forms tend to have longer durations than vowels of present tense forms, that vowels of words that are less imageable are realized with shorter durations, and that tense vowels are longer than lax vowels. Surprisingly, higher frequency irregular past tense forms were produced with longer vowels, contradicting Aylett and Turk [(2004); (2006)] and Bell et al. [(2003); (2009)]. Further, vowels were shorter for irregular verbs with larger vocalic alternation gangs, contradicting the predictions of Kuperman et al. [(2007)] but supporting hypotheses that units with a smaller information load have shorter durations. This pattern of results is interpreted as a consequence of the pressure for regularization during the production of irregular past tense forms.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».