Notice bibliographique
Résumé
We investigate Voice Onset Time (VOT) of voiceless stops in conversational speech in a transitional bilingual context. We examine the speech of three generations of bilinguals whose Heritage Language (HL) is one of three European languages (Italian, Russian, or Ukrainian) and who also speak English. The data are extracted from recordings of sociolinguistic interviews conducted in Toronto that are contained in the Heritage Language Documentation Corpus (Nagy 2009). We examine word-initial /p, t, k/ in stressed syllables before /a/ and /o/ (~150 tokens per speaker), produced by 18 individuals representing three to five generations of speakers in each language. Unlike in English, voiceless stops in Italian, Russian, and Ukrainian are realized with a short lag VOT, defined as < 30 ms. Comparison of the HL patterns to previously published results on the VOT of monolingual speakers of these languages and monolingual speakers of English illustrates contact-induced influence: across the generations, the VOT of these speakers drifts away from the monolingual short lag toward the long lag of English for Russian and Ukrainian. Puzzlingly, the cross-generational change is (slightly) in the opposite direction for Italian. We discuss possible reasons for these different outcomes as well as contrasting them with the lack of cross-generational change found in analyses of pro-drop in the same corpus.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».