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Enregistrement W4389082722 · doi:10.1121/10.0022726

An quantitative analysis of Punjabi tones

2023· article· en· W4389082722 sur OpenAlexaff
Kiranpreet Nara

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVowelSentenceTone (literature)Realization (probability)MathematicsFalling (accident)AcousticsSpeech recognitionAudiologyComputer scienceLinguisticsPsychologyStatisticsMedicineArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Punjabi has three tones, the falling and the rising tones developed due to the historically lost voiced aspirated consonants and word-final glottal fricative /ɦ/, and the default tone occurred elsewhere. While there has been some experimental research on Punjabi tones, there have been limitations due few stimuli and speakers. The main aim of the current study was to provide a phonetic examination of the fundamental frequency (f0) patterns across a large number of Punjabi words produced by multiple speakers. The experiment was conducted online using 24 native speakers (9F, 15M) of Indian Punjabi. The list of stimuli contained 66 monosyllabic words (default = 18, falling = 15, rising = 33) with either /a/ or /ə/. The speakers were recorded producing the stimuli in carrier and natural sentence environments. Linear mixed effects analyses were conducted on six f0 measures: the onset, mid, and offset of the vowel, the f0 range (MaxF0-MinF0), and the f0 trajectory in the first (MidF0-BegF0) and final (EndF0-MidF0) halves of the vowel. The results confirmed three distinct pitch curves for the three tones. Each of the three tones were distinguished from one another for the onset f0 and the EndF0-MidF0 measures. Vowel quality influenced tone realization. Between-speaker and word variation was observed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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