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Enregistrement W2728245844 · doi:10.1017/s002510031700024x

Voice onset time production in Ecuadorian Spanish, Quichua, and Media Lengua

2017· article· en· W2728245844 sur OpenAlexaff
Jesse Stewart

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Phonetic Association · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoiceLinguisticsVoice-onset timeLexiconPhonologyHistoryPsychologyGeographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ecuador there exists a dynamic language contact continuum between Urban Spanish and Rural Quichua. This study explores the effects of competing phonologies with an analysis of voice onset time (VOT) production in and across three varieties of Ecuadorian highland Spanish, Quichua, and Media Lengua. Media Lengua is a mixed language that contains Quichua systemic elements and a lexicon of Spanish origin. Because of this lexical-grammatical split, Media Lengua is considered the most central point along the language continuum. Native Quichua phonology has a single series of voiceless stops (/ p /, / t /, and / k /), while Spanish shows a clear voicing contrast between stops in the same series. This study makes use of nearly 8,000 measurements from 69 participants to (i) document VOT production in the aforementioned language varieties and (ii) analyse the effects of borrowings on VOT. Results based on mixed effects models and multidimensional scaling suggest that the voicing contrast has entered both Media Lengua and Quichua through Spanish lexical borrowings. However, the VOT values of voiced stops in Media Lengua align with those of Rural and L2 Spanish while Quichua shows significantly longer prevoicing values, suggesting some degree of overshoot.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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