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Enregistrement W2999453917 · doi:10.1177/0075424219896397

Foreign (a) in North American English: Variation and Change in Loan Phonology

2020· article· en· W2999453917 sur OpenAlexafffundabout
Charles Boberg

Notice bibliographique

RevueJournal of English Linguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésVowelAmerican EnglishMid vowelLinguisticsVowel lengthPronunciationPhonologyVariation (astronomy)HistoryPsychologyFormantAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has shown that Canadian English displays a unique pattern of nativizing the stressed vowel of foreign words spelled with the letter , like lava, pasta, and spa, known as foreign (a), with more use of /æ/ (the trap vowel) and less use of /ah/ (the palm vowel) than American English. This paper analyzes one hundred examples of foreign (a), produced by sixty-one Canadian and thirty-one American English-speakers, in order to shed more light on this pattern and its current development. Acoustic analysis is used to determine whether each participant assigns each vowel to English /æ/, /ah/, or an intermediate category between /æ/ and /ah/. It reports that the Canadian pattern, though still distinct, is converging with the American pattern, in that Canadians now use slightly more /ah/ than /æ/; that men appear to lead this change but this is because they participate less than women do in the Short Front (Canadian) Vowel Shift; that intermediate vowel assignments are comparatively rare, suggesting that a new low-central vowel phoneme is not emerging; that the Canadian tendency toward American pronunciation is not well aligned with overt attitudes toward the United States and American English; and that the national differences in foreign (a) assignment result not from structural, phonological differences between the dialects so much as from a complex set of sociocultural factors.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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