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Enregistrement W2268134370 · doi:10.1515/lp-2015-0007

The aerodynamic puzzle of nasalized fricatives: Aerodynamic and perceptual evidence from Scottish Gaelic

2015· article· en· W2268134370 sur OpenAlexaff
Natasha Warner, Daniel Brenner, Jessamyn Schertz, Andrew Carnie, Muriel Fisher, Michael Hammond

Notice bibliographique

RevueLaboratory Phonology Journal of the Association for Laboratory Phonology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésNasalizationNasal vowelVowelConsonantSpeech recognitionLinguisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Scottish Gaelic is sometimes described as having nasalized fricatives (/ṽ/ distinctively, and [f̃, x̃, h̃], etc. through assimilation). However, there are claims that it is not aerodynamically possible to open the velum for nasalization while maintaining frication noise. We present aerodynamic data from 14 native Scottish Gaelic speakers to determine how the posited nasalized fricatives in this language are realized. Most tokens demonstrate loss of nasalization, but nasalization does occur in some contexts without aerodynamic conflict, e.g., nasalization with the consonant realized as an approximant, nasalization of [h̃], nasalization on the preceding vowel, or sequential frication and nasalization. Furthermore, a very few tokens do contain simultaneous nasalization and frication with a trade-off in airflow. We also present perceptual evidence showing that Gaelic listeners can hear this distinction slightly better than chance. Thus, instrumental data from one of the few languages in the world described as having nasalized fricatives confirms that the claimed sounds are not made by producing strong nasalization concurrently with clear frication noise. Furthermore, although speakers most often neutralize the nasalization, when they maintain it, they do so through a variety of phonetic mechanisms, even within a single language.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,291 · 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.

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

Citations95
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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