A comparison of four vowel overlap measures
Notice bibliographique
Résumé
Multiple measures of vowel overlap have been proposed that use F1, F2, and duration to calculate the degree of overlap between vowel categories. The present study assesses four of these measures: the spectral overlap assessment metric [SOAM; Wassink (2006). J. Acoust. Soc. Am. 119(4), 2334-2350], the a posteriori probability (APP)-based metric [Morrison (2008). J. Acoust. Soc. Am. 123(1), 37-40], the vowel overlap analysis with convex hulls method [VOACH; Haynes and Taylor, (2014). J. Acoust. Soc. Am. 136(2), 883-891], and the Pillai score as first used for vowel overlap by Hay, Warren, and Drager [(2006). J. Phonetics 34(4), 458-484]. Summaries of the measures are presented, and theoretical critiques of them are performed, concluding that the APP-based metric and Pillai score are theoretically preferable to SOAM and VOACH. The measures are empirically assessed using accuracy and precision criteria with Monte Carlo simulations. The Pillai score demonstrates the best overall performance in these tests. The potential applications of vowel overlap measures to research scenarios are discussed, including comparisons of vowel productions between different social groups, as well as acoustic investigations into vowel formant trajectories.
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 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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».