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Enregistrement W6989011034

Acoustic analysis of high vowels in the Louisiana French of Terrebonne Parish

2017· article· en· W6989011034 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePublication Server of the Institute for German Language (Institute for German Language) · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVowelFormantSyllableConsonantDuration (music)Mid vowelCoda
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates high vowel laxing in the Louisiana French of the Lafourche Basin. Unlike Canadian French, in which the high vowels /i, y, u/ are traditionally described as undergoing laxing (to [I, Y, U]) in word-final syllables closed by any consonant other than a voiced fricative (see Poliquin 2006), Oukada (1977) states that in the Louisiana French of Lafourche Parish, any coda consonant will trigger high vowel laxing of /i/; he excludes both /y/ and /u/ from his discussion of high vowel laxing. The current study analyzes tokens of /i, y, u/ from pre-recorded interviews with three older male speakers from Terrebonne Parish. We measured the first and second formants and duration for high vowel tokens produced in four phonetic environments, crossing syllable type (open vs. closed) by consonant type (voiced fricative vs. any consonant other than a voiced fricative). Results of the acoustic analysis show optional laxing for /i/ and /y/ and corroborate the finding that high vowels undergo laxing in word-final closed syllables, regardless of consonant type. Data for /u/ show that the results vary widely by speaker, with the dominant pattern (shown by two out of three speakers) that of lowering and backing in the vowel space of closed syllable tokens. Duration data prove inconclusive, likely due to the effects of stress. The formant data published here constitute the first acoustic description of high vowels for any variety of Louisiana French and lay the groundwork for future study on these endangered varieties.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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