Towards Modeling Second Dialect Speech Learning: The Production of Bogota [s] in Ciudad Bolivar by Speakers of Three Different Varieties of Colombian Spanish
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the second dialect production of Bogota Spanish /s/ in coda position by speakers of three different varieties of Colombian Spanish, who have been in contact in Ciudad Bolivar, a community located in Bogota, Colombia. The study has three aims. First, it will examine the role of phonetic distance in the acquisition of /s/ production. Second, it will determine the linguistic factors that constrain the realization of /s/ sound by the speakers of the three varieties studied. Third, it will look into the role of extralinguistic factors in the production of /s/. A total of 2322 tokens extracted from sociolinguistic interviews with 50 participants were acoustically analyzed in PRAAT. Statistical analyses were conducted using GoldVarb. The results showed the highest rate of [s] was produced by the speakers of the Eastern Andean variety, followed by the Western Andean, and then by the Coastal variety, suggesting that first dialect phonological processes may affect the acquisition of second dialect sounds. Consistent with previous studies that have examined /s/ variation and change, the linguistic factors position in the word, following segment, and syllable stress were also predictors of /s/ in second dialect production. The extralinguistic factors of age of arrival, age, and gender also had a significant effect on /s/ production in this study. Implications are discussed for models of second dialect speech learning.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».