Prosodic focus in English vs. French: A scope account
Notice bibliographique
Résumé
We compare the use of prosodic prominence in English and French to convey focus. While previous studies have found these languages, and Germanic vs. Romance more generally, to differ in their use of prominence to encode focus (e.g., Ladd 1990; 1996; 2008; Lambrecht 1994; Cruttenden 1997; 2006), exactly what underlies the difference remains an open question. We investigate two possibilities: The difference between the languages could be due to a difference in their phonology, restricting the circumstances in which material can be prosodically reduced, as proposed in Féry (2014). Alternatively, there could be syntactic, semantic, and/or pragmatic differences concerning when prominence can be used to encode focus. We compare these hypotheses in a production study which varied the type of focus context (corrective, contrastive, parallelism) to establish the contextual conditions on when a shift in prosodic prominence can occur. The results confirm earlier claims that French uses prosodic prominence to encode focus in corrections, but fails to prosodically encode other types of focus, in contrast to English. We further find that French and English encode focus with very similar acoustic means. Our results show that both languages have the phonological/phonetic means to encode focus using prominence shifts, but differ with respect to the semantic and pragmatic circumstances in which they use them. We propose that these semantic/pragmatic differences between English and French are a result of differences in the syntactic scope possibilities of the focus operator involved in prosodic focus marking.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».