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Enregistrement W2897768920 · doi:10.1121/1.5059493

Voice Onset Time in English voiceless stops is affected by following postvocalic liquids and voiceless onsets

2018· article· en· W2897768920 sur OpenAlexfundaboutno aff
Jeff Mielke, Kuniko Nielsen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollege of Humanities and Social Sciences, United Arab Emirates UniversitySocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaDirectorate for Social, Behavioral and Economic SciencesNorth Carolina State University
Mots-clésObstruentVoice-onset timeSyllableAudiologyVoiceVariation (astronomy)PsychologyWord (group theory)PerceptionLinguisticsAmerican EnglishSpeech recognitionComputer scienceMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voice Onset Time is an important characteristic of stop consonants that plays a large role in perceptual discrimination in many languages, and is widely used in phonetic research. The current paper aims to account for Voice Onset Time variation in English that has defied previously understood phonetic and lexical factors, particularly involving stops that are followed in the word by liquids and voiceless obstruents. 122 Canadian English speakers produced 120 /p/- and /k/-initial words (n = 17 533), and word-initial Voice Onset Time was analyzed. It was found that Voice Onset Time is shorter when the following syllable starts with a voiceless obstruent, and that this effect is mediated by speech rate. Voice Onset Time is also longer before postvocalic liquids, even when they are intervocalic. Voice Onset Time generally decreases through the course of the task, and speakers tend to drift during the course of a word reading task, and this is best accounted for by the residual Voice Onset Time of recently spoken words.

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)0,002
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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