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Enregistrement W2896729895 · doi:10.1121/1.5068344

Using ultrasound to examine contrastive hyperarticulation

2018· article· en· W2896729895 sur OpenAlexaffabout
Kathleen Currie Hall, G. Lee Fullerton, Kevin McMullin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVowelContrast (vision)LinguisticsSyllableContrastive analysisSound changeTongueMathematicsPsychologyComputer scienceArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.]

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)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,313 · 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'admission2
Résumé présentoui

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