Variation in Articulation Rate in New Brunswick French
Notice bibliographique
Résumé
This study examines articulation rate (AR) in French spoken in five regions of New Brunswick. French is a minority language in this province, and the demographic concentrations of French speakers vary across regions, suggesting that the regions have different degrees of French–English contact. The main research question explored in this paper is how the different language contact situations are related to AR. Earlier research on contact varieties of various languages has shown that AR tends to be slower in regions where there are greater degrees of language contact ([1–4]). The present study also includes consideration of other factors that can affect AR variation: speaker gender and age, and length of inter-pause intervals (IPIs) ([5–7]).Speech data are from the RACAD speech corpus of New Brunswick Acadian French, originally designed for speech recognition applications. Analyzed in this study are two ‘calibration’ sentences that were read by all 136 participants. The sample size is well-balanced with a good distribution of gender and age for all five regions. Acoustic labeling – phones, syllables, pauses – was carried out with Praat ([8]). AR was calculated – locally per speaker – as the number of syllables in an IPI (and measured in syllables per second).Linear mixed-effects modeling shows that the region factor is not significant, that is, ARs did not differ across the different contact situations. This result is discussed in terms of earlier research on prosodic variation in contact varieties. Nevertheless, the effects of other factors are significant and are consistent with previous research. With respect to gender, males read the sentences faster than females. In the case of the age factor, AR decreased with speaker age. These findings contribute to a description of the temporal properties of contact varieties of Canadian French, an area that remains relatively under-documented.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».