An MRI-based articulatory analysis of the Kannada dental-retroflex contrast
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates the production of dental and retroflex stops, fricatives, nasals, and laterals in the Dravidian language Kannada. This is done using articulatory contours extracted from an extensive midsagittal MRI corpus of two female Kannada speakers’ static vocal tract postures intended to capture key aspects of phonemic articulations. Articulatory modelling was used to determine a set of components responsible for the implementation of place and manner contrasts (/t̪ s̪ n̪ l̪/ vs. /ʈ ʂ ɳ ɭ/). These components included both lingual and non-lingual articulatory parameters. Constriction location and length were also determined based on articulatory contours. The results showed that the two speakers produced non-fricative retroflexes with a retracted tongue tip making a constriction behind the alveolar ridge and a characteristic convex tongue shape, yet without a retraction of the posterior portion of the tongue. Apart from the lingual parameters, place differences were also manifested by the vertical position of the larynx (lower for retroflexes). The realisation of the place contrast in sibilant fricatives was different, as /ʂ/ appeared to be produced by both speakers with a laminal alveolopalatal constriction. Manner differences were captured by various non-lingual parameters, yet being also manifested in constriction locations (more anterior for stops). These findings are discussed in the context of previous descriptive and articulatory accounts of dental-retroflex contrasts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».