Effects of following onsets on voice onset time in English
Notice bibliographique
Résumé
Voice Onset Time (VOT) in English voiceless stops has been shown to be sensitive to place of articulation (Fischer-Jorgensen 1954), to contextual factors such as the height, tenseness, and duration of the following vowel and the voicing of coda consonants (Klatt 1975, Port & Rotunno 1979), to prosodic factors like stress and pitch (Lisker & Abramson 1967), and also to F0 (McCrea & Morris 2005) and speaking rate (Kessinger & Blumstein 1997, Allen 2003). We report two additional factors involving following consonants. We analyzed 120 /p/- and /k/-initial words produced by 148 Canadian English speakers (n = 17742). VOTs of the initial stops were measured semi-automatically and all other segment durations were measured using forced alignment. The results of a mixed-effects regression support earlier findings that VOT is longer in /k/, directly related to following vowel duration, inversely related to speech rate, longer before tense vowels, and shorter before voiceless codas. Additionally, we find that VOT is shorter when the next syllable starts with a phonetically voiceless plosive (i.e., excluding flapped /t/), and that the most relevant measure of vowel duration includes the duration of postvocalic liquids, even those that are typically analyzed as onsets.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».