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Enregistrement W4400485053 · doi:10.1215/00031283-11466458

Production of Prevelar /æ/-Raising in Colorado and Ontario

2024· article· en· W4400485053 sur OpenAlexaffabout
Lisa Sullivan

Notice bibliographique

RevuePublication of the American Dialect Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaising (metalworking)Production (economics)Environmental scienceEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prevelar /æ/-raising (bag-raising) is a process in which some speakers of North American English raise /æ/ before /ɡ/ but not /k/. Self-report data suggests that this process occurs in Canada and regions of the United States close to the Canadian border. Acoustic data seems to support this finding, with evidence for bag-raising across Canada and in the Pacific Northwest, the Upper Midwest, and California in the United States. However, this evidence is somewhat limited, particularly as there is no documentation of bag-raising (or lack thereof) in regions where it is not expected to occur. The current study adds to our knowledge about the distribution of the production of bag-raising by acoustically documenting its production in Colorado, where it is not expected to occur and has not been previously studied, and Ontario, where it is expected to occur and has been studied but not specifically targeted. The results indicate that Ontarians bag-raise while Coloradans do so little, if at all. Furthermore, there is a fair amount of variation in bag-raising across participants that cannot be accounted for by region alone.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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