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Enregistrement W2089095684 · doi:10.1121/1.4806632

Variation of rhythm metrics in regional varieties of Acadian French

2013· article· en· W2089095684 sur OpenAlexaffabout
Władysław Cichocki, Sid‐Ahmed Selouani, Alaidine Ben Ayed, Catherine Paulin, Yves Perreault

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensUniversité de MonctonUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)RhythmRegional variationSyllableVowelGeographic variationComplementarity (molecular biology)Metric (unit)GeographyDemographyComputer scienceSpeech recognitionSociologyBiologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This preliminary investigation studies variation of rhythm metrics in dialects of Acadian French spoken in New Brunswick (Canada). The aim is to determine whether regional and social factors are significant sources of this variation. Data are recordings of 140 speakers who represent five geographic regions, both genders and two age groups (20–30 and 40–55 years of age). Sound files were segmented manually; eight interval-based metrics were calculated. Mean metric scores indicate that regional varieties of Acadian French pattern with other dialects of French; these scores are similar to those of other “syllable-timed” languages. Regional differences are found for several metrics (%V, Delta C, VarcoC, nPVI-C, rPVI-C), although the five geographic regions are not all clearly distinguished by these metrics. A major pattern that emerges is regional variation in high-vowel devoicing and/or deletion. Analyses also show that social factors are significant sources of interspeaker variability: gender (VarcoV, nPVI-C, rPVI-C) and age (DeltaV, VarcoV). These results suggest a certain amount of complementarity between regional and social factors in their effects on rhythm metrics.

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)0,002
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 enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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