Prosodic Effects of Focus and Constituency in Mandarin and in English
Notice bibliographique
Résumé
The prosody of an utterance encodes multiple types of information simultaneously, including information status of constituents—for example, by modulations in prosodic prominence to encode focus—and information about syntactic constituent structure—by modulations of prosodic phrasing. According to many prosodic theories, however, focus and constituent structure interact with each in their effects on prominence and phrasing respectively. Focus early in an utterance is sometimes assumed to preempt the realization of tonal events later in the utterance, thus neutralizing syntactically-motivated phrasing distinctions. Other accounts assume that focus and constituent structure exert their effects on prominence and phrasing in an additive way. The current study compares English and Mandarin and investigates to what extent the correlates of focus and constituency interact with each other in shaping the prosody in production. The results show that syntax-induced phrasing distinctions are still encoded post-focally in both languages, providing new evidence for the view that different functions can be encoded orthogonally in prosody. Additionally, we found that while the two languages realize phrasing in roughly same way, they differ in their acoustic realization of focus. Mandarin relies more on F0 modulation than English, and Mandarin lexical tones interact with focus realization.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».