Phonostyle et réduction vocalique en français laurentien
Notice bibliographique
Résumé
Cet article étudie le lien entre réduction vocalique et phonostyle en français laurentien en suivant une méthodologie proche de celle de Harmegnies et Poch-Olivé [1992,1994]. Nous avons analysé 9748 voyelles, produites par 10 locutrices issues du corpus PFC-Canada. Ces voyelles ont été produites dans trois styles de parole différents : la lecture, une conversation avec un enquêteur et une conversation avec un membre de la famille. Nous avons comparé la durée, la centralisation, la dispersion intra-catégorie et la diffusion des voyelles en fonction du style de parole. Nos ré sultats montrent un impact de la t â che de production (lecture/discussion), ainsi qu ’un impact de la relation entre le locuteur et l’interlocuteur (inconnu/famille) sur la ré alisation acoustique des voyelles. Les voyelles sont plus courtes et plus dispers é es au sein de leur caté gorie, et le système plus centralisé, en parole spontanée qu ’en lecture. Elles sont également plus courtes et plus dispersées au sein de leur catégorie lors d ’une discussion avec un membre de la famille que lors d ’une discussion avec un enquêteur inconnu.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».