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.]
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».