MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4306406880 · doi:10.1177/00238309221126483

Sociophonetic Variation and Change in Heritage Languages: Lexical Effects in Heritage Italian Aspiration of Voiceless Stops

2022· article· en· W4306406880 sur OpenAlexaffabout
Chiara Celata, Naomi Nagy

Notice bibliographique

RevueLanguage and Speech · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)LinguisticsPronunciationFeature (linguistics)PhonologyPsychologyPhoneticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a previous study on voiceless stop aspiration in Heritage Calabrian Italian spoken in Toronto, we found that the transmission of a sociophonetic variable differed from cross-generational phonetic variation induced by increased contact with the majority language. Universal phonetic factors and the social characteristics of the speakers appeared to influence contact-induced variation much more straightforwardly than the transmission of the sociophonetic variable. In the current study, we investigate further, examining possible alternative explanations related to the lexical distribution of the aspiration phenomena. We test two alternative hypotheses, the first one predicting that the diffusion of a majority language's phonetic feature is frequency-driven while change in a sociophonetic feature is not (or not that regularly across generations), and the second one predicting that sociophonetic aspiration decreases across generations by being progressively more dependent on the frequency of lexical items. Our results show that sociophonetic aspiration resists lexicalization and applies to both frequent and infrequent words even in the speech of third-generation speakers. By contrast, the progressive introduction of contact-induced phonetic change is led by high-frequency words. These findings add to the complexity of heritage language phonology by suggesting that the pronunciation features of a heritage language can follow different fates depending on their sociolinguistic roles.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLanguage and SpeechMême sujetPhonetics and Phonology ResearchTravaux en français237 207