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Enregistrement W21731013 · doi:10.1017/cbo9780511642005.007

Evidence for the contrastive hierarchy in phonology

2009· book-chapter· en· W21731013 sur OpenAlexaff
B. Elan Dresher

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhonologyLinguisticsHierarchyComputer scienceHistoryPsychologyPolitical sciencePhilosophyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction In section 3.7 I sketched the outlines of a theory of phonology that was distilled from the leading ideas discussed in chapter 3. This theory adopts the Contrastivist Hypothesis, which holds that phonology computes only contrastive features. It determines what the contrastive features in a language are by applying the SDA to a contrastive feature hierarchy for that language. In keeping with the Contrastivist Hypothesis, phonological activity serves as the chief heuristic for determining what the feature hierarchy is for a given language. Though the ingredients for such a theory were in place by the 1930s, phonological theory did not develop in this direction; why it did not was the subject of chapters 4–6. These chapters show that the theory of section 3.7 has never properly been put to the test. In this chapter I argue that these ideas remain viable and indispensable to an explanatory theory of phonology. Of course, any contemporary effort to implement such a theory must take account of advances in phonology since the 1930s. For example, the diagnostic given in (38d) of chapter 3, that a contrastive feature must be present in all the allophones of a phoneme, is not consistent with the generative phonological conception that phonology is relatively abstract with respect to phonetics. In keeping with Chomsky and Halle's arguments against taxonomic phonemics, it is unlikely that we can put limits on the degree to which a segment may be modified in the course of a derivation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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