Effects of variation on processing of word-medial consonants
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates processing of variation in word-medial stops and the role of this variation in phoneme recognition. Variation in word-medial stops has been shown to influence lexical access but it is unclear whether this variation also affects recognition at the phoneme level [Tucker, J. Phon., 39, 312-318, (2011)]. A phoneme monitoring task is used to investigate the role of production variation in the identification of word-medial stop consonants. Following Warner & Tucker [J. Acoust. Soc. Am., 130, 1606-1617, (2012)], the stimuli comprise English nonwords with target consonants /b, p, d, t, g, k/ in an intervocalic post-stress position produced with a range of production variation. This variation was grouped into three sets including groups at each extremes and a group in the middle of the range. The acoustic characteristics of the stops, which reflect this variation (e.g. consonant duration and intensity difference) were extracted and used to model the reaction times collected during the phoneme monitoring experiment. The reaction times were statistically modeled using a linear mixed-effects regression. Models of spoken word recognition and models of lexical storage are used to interpret the results and the contribution of the results to our understanding of these models is discussed.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».