An MRI-based articulatory characterization of Kannada coronal consonant contrasts
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates production mechanisms of a complex set of coronal consonant contrasts in Kannada, with the goals of (i) testing previous theoretical distinctive feature approaches to coronals and (ii) documenting this relatively phonetically under-studied Dravidian language. An extensive corpus of articulations was collected by static MRI midsagittal from two female speakers, including a full set of Kannada place and manner contrasts in five vowel contexts. Articulatory modelling was used to determine a small set of components responsible for the implementation of various consonant classes, including the place sets of dentals, retroflexes, and alveolopalatals, and manner sets of stops, fricatives, nasals, liquids, and glides. Overlaid average contours were used for the traditional phonetic classification of consonants, while dispersion ellipses were employed to capture consonants' susceptibility to vowel coarticulation. The results provide evidence for some of the distinctive feature characterizations of coronals (e.g. constriction location and tongue body height distinctions for dentals and retroflexes), while disconfirming others (tongue dorsum backing for retroflexes). They also largely confirm previous descriptive phonetic accounts of Kannada consonants (including the merger of retroflex and alveolopalatal sibilants), while at the same time identifying somewhat unexpected articulatory patterns (such as dorsal constrictions for /ʋ/, /h/, and /r/). All the images and articulatory contours are made publicly available.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».