A bear called Baddington? Variability and contrast enhancement in accented infant-directed speech
Notice bibliographique
Résumé
This work examines the realization of the English stop voicing contrast in read speech directed to infants (IDS) and adults (ADS), as well as in words in isolation, as produced by three groups of speakers: native speakers of Canadian English (where /b/ and /p/ differ in aspiration), native speakers of languages in which /b/ and /p/ differ in phonetic voicing (e.g., Spanish), and native speakers of languages which have a 4-way stop contrast /b, p, bʰ, pʰ/, where both aspiration and voicing are contrastive (e.g., Hindi). In words in isolation, speakers from both “accented” groups tended to produce English voiceless stops as unaspirated, and voiced stops as phonetically voiced. However, there was variability in accented speakers’ voiceless stops, as well as in native speakers’ use of phonetic voicing in voiced stops, and this variability appeared to be augmented in the read speech conditions (ADS and IDS). We test the hypotheses (1) that IDS results in phonologically-informed contrast enhancement, with accent-specific modifications expected for the three groups of speakers, and (2) that speakers aim for more precision in phonetic targets when talking to infants, resulting in less within-speaker variability in realization of the contrast in IDS as compared to ADS.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».