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Enregistrement W7006884188

VOT Analysis of L1 and L2 Speakers of Itza’

2023· article· en· W7006884188 sur OpenAlexfundvenueno aff

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiological and pharmacological studies of plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConnaught FundUniversity of Toronto
Mots-clésVoice-onset timeVoiceVowelVariation (astronomy)Phonetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores Voice Onset Time (VOT) in Itza’, a critically endangered Mayan language. VOT is the amount of time elapsed between the release burst of a stop sound such as /p/ or /t/ and the onset of voicing associated with the following vowel; this measurement can vary for the same phoneme across languages and intra-language variation is also found. Research on other languages like SENĆOŦEN has reported that L2 teachers produced a ”stronger” ejective /t’/ than L1 elders, with a longer VOT (Bird 2020). Itza’ is in a similar situation as SENĆOŦEN, with ongoing language revitalization efforts focused on producing a new generation of L2 speakers; this motivated the present analysis of Itza’ ejectives to determine whether there are differences in VOT values of ejective stops and to discuss how this may impact language revitalization efforts. Elicitation sessions using a wordlist with 8 Itza’ speakers (L1 and L2) produced 216 tokens of ejective and plain stops followed by both /a/ and /u/. VOT was segmented and extracted using Praat (Boersma and Weenink 2022). A mixed-effects model was created using R (Bates et al. 2015) with L1/L2 status, airstream mechanism, place of articulation, and following vowel as fixed effects and Speaker ID as grouping variable. L1/L2 speaker status was found to have a significant effect on VOT at the p < 0.05 level, with L1 speakers having a higher VOT than L2s. This could indicate that ejectives in Itza’ are weakening over time, which may have long-term effects on the retention of these sounds in the language due to reduced salience (Ham 2008, 61–62). An effect of vowel at the p < 0.05 level was also found: stops followed by vowel /a/ had a higher VOT than those followed by vowel /u/. Bibliography Bates, D., Mächler, M., Bolker, B., & Walker, S. (2015). Fitting Linear Mixed-Effects Models Using lme4. Journal of Statistical Software, 67(1), 1–48. Bird, S. (2020). Pronunciation among adult Indigenous language learners. Journal of Second Language Pronunciation, 6(2), 148–179. Boersma, P., & Weenink, D. (2022). Praat: Doing phonetics by computer (6.3.02). Ham, S. (2008). Tsilhqut’in Ejectives: A Descriptive Phonetic Study [Thesis]. University of Victoria.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
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