Notice bibliographique
Résumé
In this article, I tackle the question of differential substitution in L2 phonology. A classic example of the phenomenon is learners from different L1s attempting to acquire the L2 English interdental fricative /θ/. Speakers of some languages (e.g., Japanese) tend to pronounce the /θ/ as [s] while speakers of other languages (e.g., Russian) tend to pronounce the /θ/ as [t]). Since both Japanese and Russian have both /s/ and /t/ in their phonemic inventories, it is interesting to ask why one language would choose [s] and the other [t]. What I argue in this article is that it is not a local comparison of two sounds, two features, or two phonemes that will determine why one segment rather than another is substituted. Rather, I argue that we must consider the formal representation of the entire segmental inventory (represented as a contrastive hierarchy) in order to understand why the Japanese pick the [s] but the Russian the [t] as the “best” substitute for the English /θ/. What I will demonstrate is that in the languages that substitute [s], [continuant] is the highest-ranked feature that has scope over the place and voice features in the contrastive hierarchy of phonological features. In the languages that substitute [t], the place and voice features rank above [continuant].
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».