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Enregistrement W2345541692 · doi:10.1121/1.4950629

Manner-specific tongue shape differences in the production of Kannada coronal consonants

2016· article· en· W2345541692 sur OpenAlexaff
Alexei Kochetov, N. Sreedevi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTongueConsonantPlace of articulationArticulation (sociology)KannadaCoronal planeSpeech productionGestureAcousticsVowelSpeech recognitionLinguisticsComputer scienceMedicineAnatomyPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production of consonants of the same place but different manner of articulation can involve certain adjustments in the posture of the tongue shape. This can be due to requirements for specific gestures (e.g., lowering the tongue sides for laterals) or constraints on coordination of different gestures (e.g., the tongue-palate constriction and the velum lowering for nasals). This study used ultrasound imaging to examine sagittal tongue shape differences in the production of Kannada (Dravidian) laterals, nasals, and stops of two places of articulation—alveolar/dental and retroflex. Words with these consonants (as geminates) were produced multiple times by five female and five male native speakers of Kannada. The analysis of tongue shapes revealed a lower tongue body/blade for laterals than stops, but only in retroflexes. The opposite was observed for /l/ vs. /t/, likely reflecting the alveolar vs. dental constriction differences. The nasals were produced with a significantly more advanced tongue body than the corresponding laterals and stops. The tongue fronting for nasals can serve to accommodate the velum lowering as part of these consonants' gestural coordination. The magnitude of this effect is further modulated by the consonant’s degree of articulatory resistance, which is greater for retroflexes than alveolars/dentals.

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)0,002
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,269 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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