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Enregistrement W4389082860 · doi:10.1121/10.0022729

Expanding research on ʔayʔajuθəm interrogative intonation

2023· article· en· W4389082860 sur OpenAlexaff
Tyler T. Schnoor, Mary McCarthy

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterrogativeInterrogative wordIntonation (linguistics)Fundamental frequencyProsodyLinguisticsTone (literature)VowelPsychologyStress (linguistics)Computer scienceMathematicsSpeech recognitionAcousticsPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relatively little research has been done on ʔayʔaǰuθəm prosody. This lack of research is due in part to the idea that stress and tone are not distinctive features in the language. However, recent studies have found evidence of suprasegmental features in ʔayʔaǰuθəm interrogatives. Additionally, previous work indicates that—as has been reported with other Salishan languages—there is no significant rise in fundamental frequency at the end of ʔayʔaǰuθəm interrogatives, though the mean vowel fundamental frequency is higher in interrogative than in declarative sentences. These findings are not unique to ʔayʔaǰuθəm, but they do contribute to growing evidence that a final rise in fundamental frequency in interrogative sentences is not universal. In the present study, we aim to address the limitations of our previous work by expanding on the amount of data used, incorporating methods for analyzing the entire fundamental frequency contour, and measuring the mean fundamental frequency of vowels from more balanced stimuli. Although we do not expect different results from the present study, it is our hope that the methodologies used will increase the validity of our findings on ʔayʔaǰuθəm interrogative intonation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,337 · 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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