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Enregistrement W2076938684 · doi:10.1075/li.25.1.07pic

The differential substitution of English /θ ð/ in French

2002· article· en· W2076938684 sur OpenAlexaffabout
Marc Picard

Notice bibliographique

RevueLingvisticae Investigationes · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubstitution (logic)ObstruentLinguisticsUnderspecificationDifferential (mechanical device)PhonologyOptimality theoryPhenomenonFeature (linguistics)Computer sciencePhilosophyVoiceEpistemologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary One of the most interesting problems in second-language (L2) phonology is how to account for differential substitution. This is the phenomenon by which speakers who lack a certain segment (sequence) in their first language (L1) may adopt alternative language-specific replacement strategies in the L2 they are attempting to acquire. It has recently been claimed by Weinberger (1997) that the reason why, for example, Japanese learners of English systematically replace English /θ ð/ by /s z/ while their Russian counterparts always substitute /t d/ is that fricatives are unspecified for the feature [continuant] in Japanese while in Russian, the stops constitute the default obstruents. What is argued here is that this analysis in terms of Underspecification Theory cannot possibly work in the case of European and Canadian French which evince an equally systematic differential substitution of /θ ð/ to /s z/ and /t d/ respectively even though they have an identical system of underlying obstuents. It is also suggested that a perception-based approach to the thorny problem of differential substitution would appear to be a much more promising avenue of research.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations11
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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