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Enregistrement W2887717799 · doi:10.1017/s0959269518000066

Prosodic rhythm, cultural background, and interaction in adolescent urban vernaculars in Paris: case studies and comparisons

2018· article· en· W2887717799 sur OpenAlexaboutno aff
Zsuzsanna Fagyal, Eivind Torgersen

Notice bibliographique

RevueJournal of French Language Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhythmSyllableDuration (music)MulticulturalismLinguisticsPairwise comparisonPsychologyDevelopmental psychologyArtLiteraturePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This article presents the results of a corpus study of prosodic rhythm in the urban vernaculars of 24 female and male adolescents featured in the MPF corpus (Gardner-Chloros et al., 2014). Using canonical rhythm metrics, among them the normalized Pairwise Variability Index (nPVI), we show that there is no clear effect of gender and only a small effect of cultural background on the variability of adjacent vocalic and consonantal duration intervals, typically correlated with more or less syllable-timed rhythm. However, female and male teens with multicultural background who clearly dominated their conversational exchanges with their peers and also used multiple phonetic features attributed to adolescent urban-vernaculars in French tended to show more variability in interval durations, pointing to more stress-timed rhythm. We discuss these findings in comparison with other urban contact varieties in Europe and North America. We speculate that rather than the leveling of phonological contrasts, as in London English, or societal pressures to conform to monolingual norms, as in French spoken in minority contexts in Ontario, Canada, rhythm-type differences in the present corpus are tied to speakers’ allophonic repertoires and best thought of as elements of interactional styles.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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