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Enregistrement W2605519497 · doi:10.5334/labphon.22

Lexical representation and processing of word-initial morphological alternations: Scottish Gaelic mutation

2017· article· en· W2605519497 sur OpenAlexaff
Adam Ussishkin, Natasha Warner, Ian Clayton, Daniel Brenner, Andrew Carnie, Michael Hammond, Muriel Fisher

Notice bibliographique

RevueLaboratory Phonology Journal of the Association for Laboratory Phonology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLexiconLinguisticsConsonantPsychologyWord (group theory)Mental lexiconComputer scienceSpeech recognitionNatural language processingVowel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="p1">When hearing speech, listeners begin recognizing words before reaching the end of the word. Therefore, early sounds impact spoken word recognition before sounds later in the word. In languages like English, most morphophonological alternations affect the ends of words, but in some languages, morphophonology can alter the early sounds of a word. Scottish Gaelic, an endangered language, has a pattern of ‘initial consonant mutation’ that changes initial consonants: <em>P</em>òg ‘kiss’ begins with [p<span class="s2"><sup>h</sup></span>], but <em>phòg </em>‘kissed’ begins with [f]. This raises questions both of how listeners process words that might begin with a mutated consonant during spoken word recognition, and how listeners relate the mutated and unmutated forms to each other in the lexicon. We present three experiments to investigate these questions. A priming experiment shows that native speakers link the mutated and unmutated forms in the lexicon. A gating experiment shows that Gaelic listeners usually do not consider mutated forms as candidates during lexical recognition until there is enough evidence to force that interpretation. However, a phonetic identification experiment confirms that listeners can identify the mutated sounds correctly. Together, these experiments contribute to our understanding of how speakers represent and process a language with morphophonological alternations at word onset.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,344 · 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.

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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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