Rhotic Lenition as a Marker of a Dominant Character Type in Northern Mandarin Chinese
Notice bibliographique
Résumé
This paper looks at social identity with respect to two types of rhotacization: vowel rhotacization, in which a vowel is r-coloured, and consonant rhotacization (i.e. rhotic lenition). Recent studies (Zhang 2005, Zhang 2008) have investigated character type as a sociolinguistic variable affecting rhotacization in Mandarin Chinese speech. Rhotacization, in turn, has sociocultural associations that differ by both geographic region and regional character types (Lee 2007). I argue that in Northern China, there is a correlation between rhotic lenition and dominant, particularly masculine, social identities. In this study, I interview thirteen Mandarin speakers from Henan Province, a distinctly northern—but not northeastern—prefecture. Participants are interviewed and possible lenited tokens are counted. I hypothesize that a positive correlation between identity and lenition will be seen in speakers who perceive themselves as having dominant personalities; that people who identify with a dominant character type will exhibit more tokens of consonant rhotacization in casual speech. To explain this phenomenon, I take the view that there is a prevalent linguistic ideology linking vowel rhotacization with rurality, low social class, and Northeastern identity. I will show that among speakers of Henan Mandarin, vowel rhotacization is an overt marker of this identity, whereas consonant rhotacization (i.e. rhotic lenition) is less overt. Rhotic lenition is a unique and critical variable which functions as a marker of a dominant character type without establishing a Northeast identity.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».