Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have argued that the most reliable phonetic correlate of sonority is intensity (e.g., Parker 2002, 2008, Jany et al. 2007). However, those studies have only considered intensity of a single segment. This paper investigates the phonetic correlate of sonority contour in consonant clusters. 10 native speakers of American English (5 male, 5 female) read 33 monosyllabic English words that begin with a bi- or tri-consonantal cluster (e.g., play, stray) embedded in a frame sentence (“Father saw ‘____’ again,” used in Parker 2008). Measured first were (i) an average RMS and (ii) sound level minima of each consonant in the cluster C1C2, and the sonority contour was quantified by subtracting the intensity value of C1 from the intensity value of C2. Also, (iii) actual intensity slopes in the transition between the two consonants were measured. Results show that the intensity contours calculated based on (i) and (ii) do not always correspond to the intensity slopes (iii), while both of them are in general correlated with the sonority contour. It will also be suggested that it is intensity slopes (iii) that play a crucial role in consonant cluster perception and in phonological phenomena involving consonant clusters.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».