Interlocutor accommodation of gradually altered nasal signal levels in a model speaker
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Phonetic accommodation is observed when interacting speakers gradually converge (or diverge) on phonetic features over the course of a conversation. The present experiment investigated whether gradual changes in the nasal signal levels of a pre-recorded model speaker would lead to accommodation in the nasalance scores of the interlocutor in a speech-shadowing experiment. METHODS: Twenty female speakers in two groups repeated sentences after a pre-recorded model speaker whose nasal signal level was gradually increased or decreased over the course of the experiment. Outcome measures were the mean nasalance scores at the initial baseline, maximum nasal signal level, minimum nasal signal level and final baseline conditions. The order of presentation of the maximum and minimum nasal signal levels was varied between the two groups. RESULTS: = 0.045. Both groups of participants demonstrated lower nasalance scores in response to increased nasal signal levels in the model (phonetic divergence). The group that was first presented with the maximum nasal signal levels demonstrated lower nasalance scores for the minimum nasal signal level condition (phonetic convergence). CONCLUSION: Speakers showed a consistent divergent reaction to a more nasal-sounding model speaker, but their response to a less nasal-sounding model may depend on the order of presentation of the manipulations. More research is needed to investigate the effects of increased versus decreased nasality in the speech of an interlocutor.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».