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Enregistrement W2739771802 · doi:10.2218/pihph.2.2017.1910

Voice-induced vowel lengthening

2017· preprint· en· W2739771802 sur OpenAlexaboutno aff
Tobias Scheer

Notice bibliographique

RevuePapers in Historical Phonology · 2017
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVowelComputer scienceSpeech recognitionMid vowelFormant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vowels are longer before sonorants and voiced obstruents than before voiceless obstruents. This pattern is found in many languages and by some is argued to be universal. In some languages it has been phonologized and gives rise to alternations. Three cases are examined: Western Slavic, English and German. In all cases, I argue that the mechanism which modifies vowel duration in a voiced context is phonetic in kind (not phonological), and involves voice-induced lengthening, rather than so-called ‘pre-fortis clipping’. Phonetic length can be phonologized by its inscription into the lexical recording of morphemes. Phonological processes such as (Canadian) raising in English or oo > uu raising in Western Slavic may then take this lexical length as an input. This analysis allows us to keep spontaneous and non-spontaneous voicing truly separate: voicing in sonorants and vowels is never phonologically active, its spreading can only occur in the phonetics (‘passive voicing’ in Laryngeal Realism). A strong argument in favour of this view is the fact that cross-linguistically sonorants appear to always be among the triggers of voice-induced vowel lengthening: there are no cases where vowels lengthen before voiced obstruents, but not before sonorants. This is predicted if lengthening is phonetic, but unexpected if it were phonological: the phonologically active voicing of obstruents should at least sometimes be the only trigger.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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