Notice bibliographique
Résumé
Merged production of /ɪ/ and /ɛ/ before nasal consonants is well documented in Southern US English. Perception studies of this merger are more limited (cf. Austen 2020). One possible source of pre-nasal merger is anticipatory vowel nasalization. A 2AFC perception task asked US listeners from inside or outside the South, to categorize stimuli on continua from bid to bed and bin to Ben. To test the effects of consonant and vowel nasality separately, we cross-spliced stimuli in a 2 by 2 design. We ask (1) whether Southern speakers are merged in perception, as is generally assumed, and (2) whether it is vowel nasality, consonant nasality, or both that gives rise to the merger in perception. We fit a logistic regression model on the probability of /ɛ/ responses as a function of continuum step, vowel nasality, consonant nasality, and subject region, with all interactions. We found that Southern listeners had a flatter categorization function with lower accuracy at the continuum ends than non-Southern listeners whenever a nasal coda was present, regardless of vowel nasality, confirming that (1) Southern speakers are, to some degree, merged in perception, and (2) that the presence of the nasal coda, and not vowel nasality, conditions merger in perception.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».