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Enregistrement W2252829382 · doi:10.1515/lp-2015-0015

The private life of stops: VOT in a real-time corpus of spontaneous Glaswegian

2015· article· en· W2252829382 sur OpenAlexaff
Jane Stuart‐Smith, Morgan Sonderegger, Tamara Rathcke, Rachel Macdonald

Notice bibliographique

RevueLaboratory Phonology Journal of the Association for Laboratory Phonology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesLeverhulme Trust
Mots-clésVoice-onset timeVowelVariation (astronomy)VernacularLinguisticsPlace of articulationSyllableVarieties of EnglishPsychologyAudiologySpeech recognitionComputer scienceConsonant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While voice onset time (VOT) is known to be sensitive to a range of phonetic and linguistic factors, much less is known about VOT in spontaneous speech, since most studies consider stops in single words, in sentences, and/or in read speech. Scottish English is typically said to show less aspirated voiceless stops than other varieties of English, but there is also variation, ranging from unaspirated stops in vernacular speakers to more aspirated stops in Scottish Standard English; change in the vernacular has also been suggested. This paper presents results from a study which used a fast, semi-automated procedure for analyzing positive VOT, and applied it to stressed syllable-initial stops from a real- and apparent-time corpus of naturally-occurring spontaneous Glaswegian vernacular speech. We confirm significant effects on VOT for place of articulation and local speaking rate, and trends for vowel height and lexical frequency. With respect to time, our results are not consistent with previous work reporting generally shorter VOT in elderly speakers, since our results from models which control for local speech rate show lengthening over real-time in the elderly speakers in our sample. Overall, our findings suggest that VOT in both voiceless and voiced stops is lengthening over the course of the twentieth century in this variety of Scottish English. They also support observations from other studies, both from Scotland and beyond, indicating that gradient shifts along the VOT continuum reflect subtle sociolinguistic control.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations96
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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