Using ultrasound to examine contrastive hyperarticulation
Notice bibliographique
Résumé
The current paper examines the extent to which there is cross-linguistic evidence for the hyperarticulation of more phonologically contrastive vowel sounds. Hall et al. [2017, JCAA 45: 15] found that tense vowels in English are produced with more total tongue movement when in positions where they are more phonologically contrastive. This finding was established through the use of Optical Flow Analysis [Horn & Schunck 1981] on ultrasound videos of the tongue. The “more contrastive” positions were those in which the vowels could contrast with their lax vowel counterparts, while the “less contrastive” positions were those in which no such contrast was possible. While there was evidence that the degree of contrast affected the tongue movements, the data were somewhat confounded by the fact that the more contrastive positions were largely closed syllables, while the less contrastive positions were largely open syllables. In the current paper, we first replicate the original results with more tightly controlled phonetic contexts in English and then examine analogous results for Canadian French. Crucially, in Canadian French, [e] vs. [ɛ] contrast in open syllables and not in closed, such that the effects of syllable position and phonological contrast can be teased apart. [Funded by SSHRC.]
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».