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Enregistrement W4285009395 · doi:10.22215/etd/2022-15128

The Acoustic Realization of the Stop Voicing Contrast in Argentine Spanish

2022· dissertation· en· W4285009395 sur OpenAlexaff
Samannaz Sedigh Afshar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoiceContrast (vision)Place of articulationVariety (cybernetics)Stop consonantArticulation (sociology)LinguisticsRealization (probability)Sound changeConsonantVowelPsychologyComputer scienceMathematicsPolitical sciencePhilosophyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consonant lenition is a synchronic and diachronic sound change in which consonants become "weaker" or more vowel-like in certain contexts, especially between vowels.Given the variability in how Spanish dialects lenite the voiced stops and given that some varieties of Spanish have been shown to weaken the voiceless stops too, this raises the question of how different dialects of Spanish realize the stop voicing contrast.This thesis explores this issue for Argentine Spanish.This study is based on the corpus data with 9 speakers, 400 recordings containing the 6 stops in intervocalic position.The Acoustic analysis is done in Praat, and relative intensity and percent voicing were measured.The findings indicate that the stop voicing contrast is realized through a combination of relative intensity and percent voice with relative intensity being the stronger of the two cues.Also, place of articulation does not affect the stop voicing contrast in this variety.This study contributes to our understanding of lenition processes and contrast maintenance in varieties of Spanish by illustrating how the stop voicing contrast is realized in one particular variety. 1.3Research questions ...

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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