Sociophonetic Variation and Change in Northern Ontario English Vowels
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents the first sociophonetic analysis of vowel variation and change in Temiskaming Shores (population 9,920) and Kirkland Lake (population 7,981), two small communities in northern Ontario. I compare the speech of these two communities to that of Toronto, Ontario, the largest and most linguistically diverse city in Canada (population 2,731,571), and Thunder Bay, Ontario (population 107,909), a smaller urban centre 950 km northwest of Temiskaming Shores and Kirkland Lake and 1400 km northwest of Toronto. I analyze four vowel variables: Canadian Raising, the phonologically conditioned raising of the onset of front upgliding and back upgliding diphthongs /aɪ/ (as in the word price) and /aʊ/ (as in mouth) before voiceless consonants, the merger of the low back vowels /ɑ/ (as in lot) and /ɔ/ (as in thought), the Canadian Shift, the retraction and lowering of the front lax vowels /ɪ/ (as in kit) and /ɛ/ (as in dress) and /æ/ (as in trap), and the fronting of the high back vowel /u/ (as in goose). The data for the project comprises over 52,000 tokens of Canadian English vowels in 11 vowel categories drawn from two large corpora of Canadian English and based on a speaker sample that is stratified by community, age, and sex. I use linear mixed-effects regression models fit to Lobanov-normalized F1 and F2 of each vowel token to analyze the influence of the social factors of community, sex, and age, as well as the linguistic factors of following and preceding phonetic context on each phonological variable. The main findings of the thesis are that despite some regional differences, the vowel systems of Kirkland Lake and Temiskaming Shores are essentially similar to those of Toronto and Thunder Bay, and that this underlying stability corroborates the longstanding claim of homogeneity of English across Canada.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».