Notice bibliographique
Résumé
Preliminary data were gathered on how simulated emotional characteristics of the voice influence the acoustic form of English utterances containing specific combinations of intonational and stress features [extending Eady and Cooper, J. Acoust. Soc. Am. 80, 402–415 (1986)]. Utterances varying in intrasentential focus position (initial, final, none) were elicited as both statements and questions in each of four emotional ‘‘modes’’ (neutral, sad, happy, angry) employing a structured elicitation procedure. Parameters of duration and fundamental frequency (f0) were then determined for the productions elicited from eight elderly speakers to specify important acoustic dimensions associated with specific combinations of stress, ‘‘modality,’’ and emotional features of the stimuli. Results of the acoustic analyses largely reaffirmed past accounts of how contrastive focus is encoded in (affectively neutral) statements and questions for English, and cohered well with the acoustic literature on how basic emotions are expressed vocally for three key acoustic parameters (mean f0, f0 range, speech rate). The impact of emotion on linguistic attributes of prosodic structure was most evident in the speakers’ modulation of f0, which was notably constrained in prosodic conditions where speakers were required to signal ‘‘marked’’ emotional and nonemotional intentions conjointly within the intonation contour. [Work funded by FCAR.]
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».