Markedness and dominance in the ATR harmony system of Diola-Fogny
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diola-Fogny is a well-known example of a tongue root harmony language with assimilatory dominance of [+ATR] vowels. Less well known, however, are some asymmetries involving the frequency and distribution of [+ATR] and [-ATR] vowels. In addition to being dominant, [+ATR] vowels are subject to restrictions on their occurrence in certain classes of function words and affixes and occur with far lower overall frequency than [-ATR] vowels. In essence, they pattern like a marked sound class. This paper focuses on some implications of these findings for a theoretical topic of interest: markedness relations involving tongue root features. The Diola-Fogny patterns conform quite well to the expectations of a traditional understanding of featural markedness, which equates the dominant value of a feature with the marked one. They are problematic, however, for a widely assumed view of tongue root markedness relations that treats [-ATR] as universally marked in high vowels. Under this view, marked patterning of all [+ATR] vowels (including high [+ATR] [ i ], [ u ]) is unexpected. I show that such patterning is intelligible in a framework in which markedness has a representational basis and in which [+ATR] quality is represented by a privative feature [ATR].
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».