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Enregistrement W4403875353 · doi:10.3390/languages9110338

Phonetic Diversity vs. Sociolinguistic and Phonological Patterning of R in Québec French

2024· article· en· W4403875353 sur OpenAlexaboutno aff
Mathilde Hutin, Mélanie Lancien

Notice bibliographique

RevueLanguages · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds De La Recherche Scientifique - FNRSSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésCodaSyllabic verseLinguisticsPoint (geometry)Multinomial logistic regressionDiversity (politics)PhonologyMathematicsPsychologySociologyStatisticsPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we investigate the multifaceted realizations of the /R/ consonant in Québec French (QF) by combining sociolinguistic and phonological approaches. First, from a sociophonetic point of view, we utilize a mixed-effects multinomial logistic regression model to analyze the impact of various variables on the distribution of /R/ variants. Our analysis of location, birth year and gender reveals that each variable and its interactions significantly influence the distribution of /R/ variants. We identify three distinct speaker groups based on their preferences for these variants: those favoring apical variants, those using uvular trills, and those employing neither apical nor uvular trills (mostly using fricatives and their approximantized or vocalized variants). From a phonological point of view, we show that the use of the /R/ variants among the three groups correlates with syllabic position, with weaker variants displayed in so-called “weakening” contexts, such as coda and intervocalic onset. Our results thus show that the apparent diversity of /R/ realizations in QF actually follows a pattern from both a sociolinguistic and a formal phonological point of view.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,289 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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