Notice bibliographique
Résumé
Phonetic production bias is the external force most commonly invoked in computational models of sound change, despite the fact that it is not responsible for all, or even most, sound changes. Furthermore, the existence of production bias alone cannot account for how changes do or do not propagate throughout a speech community. While many other factors have been invoked by (socio)phoneticians, including but not limited to contact (between subpopulations) and differences in social evaluation (of variants, groups, or individuals), these are not typically modeled in computational simulations of sound change. In this paper, we consider whether production biases have a unique dynamics in terms of how they impact the population-level spread of change in a setting where agents learn from multiple teachers. We show that, while the dynamics conditioned by production bias are not unique, it is not the case that all perturbing forces have the same dynamics: in particular, if social weight is a function of individual teachers and the correlation between a teacher's social weight and the extent to which they realize a production bias is weak, change is unlikely to propagate. Nevertheless, it remains the case that changes initiated from different sources may display a similar dynamics. A more nuanced understanding of how population structure interacts with individual biases can thus provide a (partial) solution to the `non-phonologization problem'.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».