Notice bibliographique
Résumé
While many languages of the world are very limited in what kind of consonant clusters are tolerated by their phonologies, many other languages allow extensive clustering of consonants. Gitksan, an Interior Tsimshianic language of British Columbia, Canada, allows relatively extensive clustering of consonants. This paper outlines the phonotactics of Gitksan (Tsimshianic) by attempting a summary of the generalizations presented in Rigsby (1986). Word-initial position, which is the focus of the present study, yields many combinations of possible consonant sequences in the language. For example, in word-initial bi-consonantal clusters, stops can be sequenced before fricatives, and they can even be sequenced before other stops. Fricatives exhibit a similar distribution, where they can be sequenced before both stops and other fricatives. Thus, there is prima facie evidence that any constraints on sonority sequencing in the language are lowly ranked. Curiously, however, there are relatively severe restrictions on sonorants. Sonorants cannot co-occur, and while sonorant consonants can be sequenced after fricatives (i.e. fricative + sonorant) in word-initial position, there is a gap corresponding to stop + sonorant sequences. This gap extends beyond word-initial position: there are no stop + sonorant sequences present in the language (i.e. this type of sequence is missing in word-initial, word-medial, and word-final positions, regardless of syllable affiliation of the consonants). This gap is unexpected, since fricative + sonorant sequences are tolerated by the language. A sonority account (where sonority must rise a given amount in an onset) is inadequate, as fricatives are presumably more sonorous than stops; likewise, different versions of sonority, such as the Syllable Contact Law are likewise inadequate, as the restriction is evident in word-initial contexts where the consonants are tautosyllabic. An alternative approach to sonority is entertained for this gap, namely, one based in perceptual similarity (cf. Henke, Kaisse & Wright 2012), where it is the perceptual distance, rather than sonority distance, that is encoded in constraints on clustering.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 tête enseignante, 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 ».