Effects of the variation of phoneme duration on word processing
Notice bibliographique
Résumé
Contextually predictable, high frequency, competitor-dense words are often produced with less contrastive categories in informal conversation (Plug, 2011; Gahl et al., 2012; Tucker & Ernestus, 2016). One of the more frequent ways this manifests is through changes in phoneme duration, with shorter duration related to less careful speech (Gahl et al., 2012). However, initial observations point to large temporal variation occurring even in isolated words produced in controlled settings. The present study investigates how temporal variation affects processing speed for single words. A number of measures of temporal variation (e.g., word mean standardized phoneme duration) are compared, while controlling for a variety of psycholinguistic variables. Data from the Massive Auditory Lexical Decision project (Tucker & Brenner, 2016) was used. 232 native speakers of English responded to a subset of 26800 words from a full range of word types produced in isolation by a single speaker. Temporal variation measures are assessed based on their contribution to models predicting participant response latencies. Results offer insights into different operationalizations of temporal variation at the word level and how this durational variation influences speed of processing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».