Phonological Transfer as a Forerunner of Merger in Upstate New York
Notice bibliographique
Résumé
Herold (1990) discusses three mechanisms by which phonemic merger can take place: expansion, approximation, and transfer. A fourth possibility Herold touches on but does not explore might be called phonological transfer: as in (lexical) transfer, words move abruptly from one phonemic class to another; but rather than one lexeme at a time being transferred, all words of a particular phonological class move simultaneously. This paper provides evidence that phonological transfer is playing a role in the movement toward merger of /o/ (as in lot) and /oh/ (as in thought) in Upstate New York. Words containing (olF)—i.e., historical /o/ followed by /l/ plus a labiovelar, as in golf and revolve—are produced with /oh/ rather than /o/ in 74 percent of tokens; this use of /oh/ is increasing in apparent time. Many speakers using /oh/ in (olF) words have an otherwise clear phonemic distinction between /o/ and /oh/; however, the geographic distribution of this phonological transfer is correlated with other indices of progress toward the low back merger. This indicates that phonological transfer can be regarded here as an early sign of merger in progress, and that a single merger can proceed by two mechanisms simultaneously (here, approximation and phonological transfer).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».