Stop-Lateral Clusters in French and Spanish: Articulatory Timing Differences and Synchronic Patterns
Notice bibliographique
Résumé
While both French and Spanish have complex onsets, the languages differ in the variety and distribution of clusters allowed as well as in the realization of voiced stops. The present study examines the effects of C1 voicing, place of articulation, and language on the production of word-initial /pl bl kl gl/ using a combination of electropalatographic (C1 and C2 linguopalatal contact and timing) and acoustic measures (duration and relative intensity) from 4 French and 7 Spanish speakers. Certain between-language similarities and differences in the effects of voicing and place on intergestural timing were observed. In particular, (1) both languages showed more overlap in clusters where C1 was velar rather than labial; (2) the effect of voicing (more overlap in clusters with a voiced C1) was restricted to French; and (3) lateral duration was unaffected by C1 place or voicing, while C1 duration was strongly affected by stress and voicing in Spanish alone given the approximantization of voiced stops. These results contribute to a better understanding of the general mechanisms and language-specific patterns of intergestural coordination in onset clusters and add to the growing body of articulatory work on these complex structures in Romance languages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».