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Enregistrement W3021048640 · doi:10.1121/10.0001013

Acoustics of Kalasha laterals

2020· article· en· W3021048640 sur OpenAlexaff
Alexei Kochetov, Jan Heegård Petersen, Paul Arsenault

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensTyndale UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kalasha, a Northwestern Indo-Aryan language spoken in a remote mountainous region of Pakistan, is relatively unusual among languages of the region as it has lateral approximants contrasting in secondary articulation-velarization and palatalization (/ɫ/ vs /lʲ/). Given the paucity of previous phonetic work on the language and some discrepancies between descriptive accounts, the nature of the Kalasha lateral contrast remains poorly understood. This paper presents an analysis of fieldwork recordings with laterals produced by 14 Kalasha speakers in a variety of lexical items and phonetic contexts. Acoustic analysis of formants measured during the lateral closure revealed that the contrast was most clearly distinguished by F2 (as well as by F2-F1 difference), which was considerably higher for /lʲ/ than for /ɫ/. This confirms that the two laterals are primarily distinguished by secondary articulation and not by retroflexion, which is otherwise robustly represented in the language inventory. The laterals showed no positional differences but did show considerable fronting (higher F2) next to front vowels. Some inter-speaker variation was observed in the realization of /ɫ/, which was produced with little or no velarization by older speakers. This is indicative of a change in progress, resulting in an overall enhancement of an otherwise auditorily vulnerable contrast.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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