Notice bibliographique
Résumé
Taking as a point of departure the preliminary view of regional phonetic differentiation in Canadian English developed by the Atlas of North American English, this article presents data from a new acoustic-phonetic study of regional variation in Canadian English carried out by the author at McGill University. While the Atlas analyzes mostly spontaneous speech data from thirty-three speakers covering a broad social range, the present study analyzes word list data from a larger number of speakers (eighty-six) drawn from a narrower social range, comprising young, university-educated speakers of Standard Canadian English from all across the country. The new data set permits a more detailed view of regional variation within Canada than was possible in the Atlas, which focuses on differentiating Canadian from neighboring varieties of American English. This view adds detail to the established account in some respects, while suggesting a revised regional taxonomy of Canadian English in others. In particular, this article reports on several phonetic isoglosses that divide Canada's Prairie region from Ontario, thereby splitting the “Inland Canada” region of the Atlas into western and eastern halves. In fact, the data presented here suggest a division of Standard Canadian English into six regions at the phonetic level, rather than the three proposed by the Atlas: British Columbia, the Prairies, Ontario, Quebec (Montreal), the Maritimes, and Newfoundland. This taxonomy corresponds to the six major regions identified in the study of lexical data reported in Boberg (2005b).
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».