Position and place effects in Russian word-initial and word-medial stop clusters
Notice bibliographique
Résumé
Studies of inter-gestural timing have shown that (i) word-initial obstruent clusters tend to exhibit less gestural overlap than word-medial or word-boundary clusters, and (ii) the degree of overlap is further affected by the place of articulation of the obstruents (Byrd, 1996; Chitoran, Goldstein, and Byrd, 2002). Both findings have been attributed to perceptual recoverability considerations. This paper presents results of a magnetic articulometer (EMMA) study of Russian word-initial and word-medial stop clusters (e.g., [pt]ashka little bird versus la[pt]a bat). Data collected from 3 native speakers of Russian show that clusters with coronals and dorsals as C1 ([tk], [kt], [kp], [tjm]/[djb]) exhibit less overlap word-initially than word-medially, while the cluster with the labial as C1 ([pt]) does not exhibit the same timing pattern. The findings are interpreted as providing additional support for the role of perceptual recoverability in intergestural timing. First, less overlap in word-initial clusters, compared to word-medial clusters, ensures better place recoverability of C1 (cf. Chitoran et al., 2002). Second, unreleased labials are more perceptually robust than unreleased coronals (Byrd, 1992; Surprenant and Goldstein 1998) and dorsals (Wright, 2001; Kochetov and So, 2005), and thus do not require the same degree of overlap. [Work supported by SSHRC.]
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».