Using Mahalanobis Distances to Investigate Second Dialect Acquisition: A Study on Quebec French
Notice bibliographique
Résumé
Second dialect acquisition (SDA) can be defined as the process through which geographically mobile individuals adapt to new dialect features of their first language. Two common methodological approaches in SDA studies could lead to underestimating the phonetic changes that mobile speakers may experience: only large phonetic differences between dialects are considered, and external sources are used to infer what should have been the speakers' original dialect. By contrast, in this study, we carry out a longitudinal analysis to empirically assess the speakers' baseline and shift away from it with no priors as to which features should change or not. Furthermore, we focus on Quebec French, a variety with a relatively crowded vowel space. Using Mahalanobis distances, we measure how acoustic characteristics of vowels produced by 15 mobile speakers change relative to those of a control group of 8 sedentary speakers, with the mobile participants recorded right after they moved to Quebec City, then a year later. Overall, the results show a reduction of Mahalanobis distances over time, indicating convergence toward the control system. Convergence also tends to be greater in denser areas of the vowel space. These results suggest that phonetic changes during SDA could be finer than previously thought. This study calls for the use of methodological approaches that can reveal such trends, and contributes to uncovering the extent of phonetic flexibility during adulthood.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».