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Enregistrement W2976318345 · doi:10.34019/1982-2243.2018.v22.27950

Estudo acústico experimental da aquisição de onset complexo

2019· article· pt· W2976318345 sur OpenAlexaff
Mariane Garin Belando, Cristiane Lazzarotto Volcão, Izabel Christine Seara

Notice bibliographique

RevueVeredas - Revista de Estudos Linguísticos · 2019
Typearticle
Languept
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este estudo configura-se em um experimento controlado com o objetivo de observar o comportamento acústico de sílabas CCV, ainda em aquisição, produzidas por uma criança com quatro anos e meio de idade e que apresenta as demais estruturas silábicas adquiridas. A estrutura CCV foi analisada na produção de palavras e de logatomas, a fim de verificar possíveis diferenças acústicas na produção da sílaba nesses dois contextos. Seguindo os pressupostos relativos à fonologia baseada no uso (BYBEE, 2001), o experimento elicia a produção de palavras muito frequentes, assim como de logatomas, estes com frequência de ocorrência igual a zero. Os resultados apontam que a frequência de tipo (C + [ɾ] –o não-marcado)se mostra relevante. As vogais de apoio se apresentam com qualidade consideravelmente distinta a das vogais núcleo correspondentes na maioria dos dados. A frequência de ocorrência mostrou-se pertinente quanto à duração relativa, uma vez que as sílabas CCVdas palavras muito frequentes apresentaram duração menos elevada quando comparada a dos logatomas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,013

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,324 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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