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Enregistrement W2896596068 · doi:10.1121/1.5068492

The production and perception of Ikema geminates

2018· article· en· W2896596068 sur OpenAlexaff
C. Lawrence Ford, Benjamin V. Tucker

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuration (music)PerceptionCued speechSpeech productionPronunciationPsychologyProduction (economics)MathematicsWord (group theory)SingletonLinguisticsSpeech recognitionAudiologyAcousticsCognitive psychologyComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gemination is largely assumed to be cued through duration. While production and perception studies consistently confirm the importance of duration as a cue, certain phones are not as easily distinguished using duration alone. The current study analyzes geminate and singleton minimal pair production and perception in Ikema, an endangered Japonic language, to determine to what extent other cues may contribute to this distinction. Productions of stop, fricative, affricate, nasal, and rhotic geminates and singletons were used to determine acoustic differences and possible cues to gemination. We analyzed duration for all phones, and spectral moment and vocalic measures for fricatives and affricates. Results indicate that while duration is an important cue, spectral moment measures and vocalic measures are better predictors of affricate geminates and contribute significantly to the acoustic distinction among fricatives. Word-initial stops may be difficult to identify as closure duration is a more significant predictor of gemination than voice onset time. Listener perception was analyzed using a lexical decision task. Results indicate that while Ikema speakers distinguish geminates from singletons in novel situations, non-word perception may not be consistent cross-linguistically due to varying exposure to the concept, and community-internal acceptability of pronunciation variation.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,311 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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