The phonetics of code-switched vowels
Notice bibliographique
Résumé
Aims and Objectives: This study investigates the effects of code-switching on vowel quality, pitch and duration among English–French bilinguals. Code-switching has been claimed to influence the morphology, syntax and lexicon, but not the phonology of the switched language. However, studies on voice-onset time have found subtle phonetic effects of code-switching, even though there are no categorical phonological effects. We investigate this further through the following three questions: (1) Are F1 and F2 influenced in the process of code-switching? (2) Are code-switched words hyper-articulated? (3) Does code-switching have an effect on vowel duration before voiced and voiceless consonants? Methodology: To address our research questions we relied on an insertional switching method where words from one language were inserted into carrier phrases of the other to simulate English–French code-switching environments. Bilingual speakers were recorded while they read code-switched sentences as well as sentences that did not involve code-switching, that is, monolingual sentences. Data and Analysis: The vowels of target words in the recorded utterances were compared – code-switched contexts against monolingual contexts – for vocalic duration, F0, F1 and F2. Findings/Conclusions: Like previous voice-onset time studies, our results indicate that code-switching does not shift the phonology to that of the embedded language. We did, however, find subtle lower level phonetic effects, especially in the French target words; we also found evidence of hyper-articulation in code-switched words. At the prosodic level, target switch-words approached the prosodic contours of the carrier phrases they are embedded in. Originality: The approach taken in this study is novel for its investigation of vowel properties instead of voice-onset time. Significance: This new approach to investigating code-switching adds to our understanding of how code-switching affects pronunciation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».