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Enregistrement W2103928343 · doi:10.21437/speechprosody.2008-96

Prosody and the production of ambiguous relative clauses in French

2008· article· en· W2103928343 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda Edmonds, Audrey Liljestrand Fultz, Jason Killam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)AmbiguitySentenceLinguisticsSet (abstract data type)Noun phraseComputer scienceProsodyNatural language processingInterpretation (philosophy)Task (project management)PhraseNounRelative clauseArtificial intelligencePsychologySpeech recognitionHistoryPhilosophyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When we hear the sentence he respects the butcher of the doctor who gains weight each year, it is not clear whether the appreciated butcher has put on weight or whether it is the doctor who is a bit heavier. Without additional information, the attachment of the relative clause (RC) is ambiguous, a case of structural ambiguity that is found in many languages, including English and French. Although such phrases are usually disambiguated by context, it has been shown that speakers and listeners can disambiguate several structural ambiguities by prosodic means Yet, this body of literature has concentrated almost exclusively on the ambiguity resolution of a small set of structures in English. The current study examines the prosodic strategies of final lengthening and F0 rise used to disambiguate the attachment of a RC to a complex noun phrase (NP) as employed by three native speakers (NS) of both Hexagonal and Quebecois French. Participants completed two tasks, one in which the intended interpretation of the RC was indicated through context and the other a more explicit minimal pairs task. Almost all participants employ a similar pattern of final lengthening to differentiate between the two interpretations of the RC, whereas results from F0 rise are mixed, with several patterns emerging.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,336
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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