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Enregistrement W2073291163 · doi:10.1121/1.4806709

An electropalatography study of nasal-trill/lateral sequences in Spanish

2013· article· en· W2073291163 sur OpenAlexaff
Laura Colantoni, Alexei Kochetov

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorphemeMathematicsLinguisticsDorsumAudiologySpeech recognitionAcousticsPsychologyComputer sciencePhysicsMedicineAnatomyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trills and laterals require relatively precise articulatory and aerodynamic settings that are at least partly incompatible with setting necessary to produce nasal stops. Historically, this incompatibility has often been resolved through assimilation, deletion, or epenthesis in within-word [n+r] and [n+l] clusters (e.g., Romance [nr] > [rr] or [ndr]). It is expected that similar, yet gradient effects would be observed in across-word or hetero-morphemic sequences of nasals and liquids. This study examines the production of Spanish nasal-liquid sequences using electropalatography (EPG). Linguopalatal contact data were collected from nine native speakers of Spanish (representing three dialects) producing various utterances with nasals before /r/ and /l/ (as well as before /n/). The analysis of C1 and C2 using standard EPG indices of constriction location and degree showed that nasals had a more retracted and partly deocclusivized constriction before /r/, and a lowered tongue dorsum before both /r/ and /l/. These differences, clearly reflecting anticipatory coarticulatory effects, were similar across speakers and the three dialects, which differ in the default realization of the final nasal (alveolar or velar). The findings provide evidence for articulatory incompatibility as a source of historical development of combinations of nasals and liquids.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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