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Enregistrement W2757985036 · doi:10.1121/2.0000588

Are idiosyncrasies in vowel production free or learned? A study of French vowels in biological brothers

2017· article· en· W2757985036 sur OpenAlexaffabout
Lucile Rapin, Jean‐Luc Schwartz, Lucie Ménard

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVowelRoundingContrast (vision)Articulation (sociology)Coding (social sciences)Speech recognitionSpeech productionMathematicsDegree (music)Production (economics)LinguisticsPlace of articulationComputer scienceAudiologyArtificial intelligenceStatisticsConsonantPhysicsAcousticsPhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Speech production displays a number of idiosyncrasies that are individual variations in the way speakers achieve phonetic contrasts in their language. It was shown previously [L. Ménard, J.-L. Schwartz, J. Aubin, Sp. Comm., 50 (1), 14-28] that idiosyncrasies in the production of the height contrast in oral vowels in French are characterized by large variations in the distribution of F1 values, associated with a stability of F1 for a given height degree, independent of the place of articulation (front vs. back) and rounding. The current study aimed to assess whether these idiosyncrasies are random or induced by the learning environment. Ten pairs of French Canadian adult male siblings were recruited. Ten repetitions of the ten French oral vowels were recorded. F1 values were extracted using linear predictive coding algorithms. Results show a trend towards imposed variations, since the distances between F1 values for brothers for a given vowel were significantly smaller than the corresponding distances between speakers who were not brothers. However, the correlations between F1 values within pairs of brothers were significant only for two of the six mid-high or mid-low vowels. Thus it appears that a large part of the idiosyncrasies were free, and differed between brothers.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,271 · 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'admission2
Résumé présentoui

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