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Enregistrement W2253222362

Coarticulation and assimilation in Korean vowel epenthesis

2011· article· en· W2253222362 sur OpenAlexaff
Kyumin Kim, Alexei Kochetov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVowelCoarticulationObstruentLoanwordPlace of articulationLinguisticsConsonantMid vowelMathematicsSpeech recognitionPsychologyComputer scienceFormant
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates acoustic properties of epenthetic vowels used in the adaptation of English loanwords with final obstruents in Korean (e.g. poki < folk, poci < poach). An extensive analysis of spectral and durational properties of these vowels produced by six speakers of Seoul Korean reveals that loanword epenthesis is a categorical vowel insertion process. The quality of epenthetic vowels in the data was essentially identical to that of the native high vowels /i/ and /i/, depending on the place of articulation of the preceding consonant. Duration of epenthetic vowels was also similar to that of native vowels. These findings provide evidence for the phonological status of epenthesis and vowel coloring in loanwords into Korean, supporting some previous phonological accounts of the phenomenon, while questioning others. Importantly, the categorical vowel coloring in loanwords is different from gradient coarticulatory effects exerted by preceding consonants and non-adjacent vowels, which were also observed in the data. This underscores the importance of careful experimental investigation of vowel epenthesis, as a way of teasing apart phonological processes and phonetic effects. 2010 Elsevier B.V. All rights reserved. * Corresponding author. Tel.: +1 607 262 5727; fax: +1 416 971 2688. E-mail addresses: kyumin.kim@utoronto.ca (K. Kim), al.kochetov@utoronto.ca (A. Kochetov).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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