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Enregistrement W7035784965

Acquisition du système accentuel russe et de la réduction vocalique par des apprenants francophones

2011· other· fr· W7035784965 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2011
Typeother
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFish Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociolinguisticsHistory of sociologyConversation analysisSociology of knowledge
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les systèmes accentuels français et russe sont très différents. En français, l'accent tonique se place normalement sur la dernière syllabe du groupe rythmique et il n'y a pas de réduction vocalique sur les syllabes non accentuées. En russe, l'accent tonique peut en principe être placé sur n'importe quelle syllabe du mot et, en plus, certaines voyelles subissent une réduction vocalique dans les positions pré-accentuées et non accentuées. La présente recherche porte sur le processus d'acquisition du système accentuel et de la réduction vocalique du russe chez des apprenants francophones adultes. Nos sujets de recherche sont sept apprenants du russe à l'Université du Québec à Montréal. Nous avons étudié l'identification du contour accentuel des mots (la localisation des syllabes accentuées, pré-accentuées et non accentuées) par les sept apprenants, ainsi que leurs productions orales au début (après 45 heures de cours) et à la fin du niveau débutant 2 (après 90 heures de cours). Les productions orales avaient comme but de tester comment les apprenants francophones prononçaient les dix phonèmes vocaliques du russe dans les positions : accentuée, pré-accentuée et non accentuée, ayant comme donnée l'accent primaire du mot. L'évaluation des productions orales des apprenants a été faite de deux façons : à l'aide du logiciel PRAAT (évaluation expérimentale) et par trois juges locuteurs natifs du russe (évaluation perceptive). Préalablement, afin d'obtenir les paramètres expérimentaux cibles, nous avons mesuré les paramètres les plus saillants de l'accentuation (la durée des voyelles) et de la réduction vocalique (la réduction de l'espace vocalique général dans les coordonnées F1/F2) chez deux locuteurs natifs du russe. On observe une certaine dichotomie entre les résultats de l'évaluation perceptive et ceux de l'évaluation expérimentale, probablement due au fait que l'évaluation expérimentale ne prend en considération, pour l'accentuation, que les contrastes de durée des voyelles et, pour la réduction vocalique, que la réduction de l'espace vocalique général. Cependant, l'évaluation perceptive prend en compte tous les paramètres phonétiques, pour l'accentuation : la durée, l'intensité et la fréquence fondamentale et, pour la réduction vocalique: la réduction de l'espace vocalique général et la qualité même de la voyelle. Trois apprenants sur sept ont atteint la cible idéale pour l'accentuation, mais aucun ne l'a fait pour la réduction vocalique. Ceci démontre que l'acquisition du système accentuel russe par des apprenants francophones est une tâche difficile, mais pas impossible, même au niveau débutant. Par contre, l'acquisition de la réduction vocalique représente un plus grand défi. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : russe, français, système accentuel, réduction vocalique, acquisition des langues secondes.

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 enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0060,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,164 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
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