Methodological Trade-offs for Dual-purpose Phonetic Fieldwork
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound overlay videos involve the superposition of ultrasound imaging of the tongue onto facial profile videos in order to serve as instructional materials (Abel et al., 2015). Bliss et al. (2016) used this technique to develop instructional and cultural materials for Indigenous communities by creating custom overlay videos of community members which highlight difficult sound contrasts in the languages for learners. Building on this work, this paper reports on the creation of this type of video for Hän, a Dene/Athabaskan language of Eagle, Alaska and Dawson City, Yukon with 6-7 native speakers remaining. In the paper, we explore the challenges behind a new possibility of collecting the ultrasound data recorded for these instructional videos to serve a dual-purpose: instructional/cultural and linguistic/scientific. Some acoustic work has been done on Hän (Manker 2012), but never articulatory. As Hän is known for its large phonemic inventory, being tied for first as the language with the most affricates and containing a 5-6 way contrast in the coronal region, articulatory work on the language is of interest for phonetic and phonological theory. However, ultrasound work has quite strict methodological standards, which can be impractical to include in many field situations, such as precise head and probe stabilization, and fully controlled phonological environments and speaker groups. These standards by necessity and design could not be fully adhered to for the Hän recordings. But, despite the methodological limitations involved in dual-purpose fieldwork, we argue that it is important to consider the possibility of drawing linguistic insights from data collected for instructional purposes. Otherwise, these insights simply wouldn’t exist as work with these communities is limited. References J. Abel, B. Allen, S. Burton, M. Kazama, M. Noguchi, A. Tsuda, N. Yamane, and B. Gick. Ultrasound-Enhanced Multimodal Approaches to Pronunciation Teaching and Learning. Canadian Acoustics, 43(3). 124-125, 2015. Bliss, H., Burton, S., and Gick, B. (2016). Ultrasound Overlay Videos and Their Application in Indigenous Langauge Learning and Revitalization. Canadian Acoustics, 44(3). Manker, Jonathan. (2012). An Acoustic Study of Stem Prominence in Hän Athabaskan. Master’s thesis, University of Alaska Fairbanks.
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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 | 0,147 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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 ».