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Enregistrement W7130907844

Mergers-in-Progress in Cantonese-English Bilinguals

2017· other· zh· W7130907844 sur OpenAlexaffabout
Lauretta Cheng

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2017
Typeother
Languezh
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyllabic verseConsonantPhonologyNeuroscience of multilingualismProduction (economics)PerceptionImmigrationConsonant clusterSet (abstract data type)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phenomenon referred to as 懶 音 laan5 jam1, or “lazy pronunciation”, in Hong Kong Cantonese (HKC) is a set of consonant mergers-in-progress that have been studied for many decades; these involve consonants in syllable-initial, syllable-final and syllabic positions (eg. Wong, 1941; Zee, 1999). A recent apparent time production study in Hong Kong reported that several of the syllable-initial mergers were nearing completion in the youngest generation (To, Mcleod & Cheung, 2015). While this sound change has been well-documented within Hong Kong, only a limited number of studies have examined Cantonese phonology in immigrant communities (e.g. Tse, 2016), and none appear to have targeted the consonant mergers. As such, the current study investigates both perception and production of a subset of the HKC mergers ([n-]→[l-], [ŋ-]↔Ø-, [ŋ̩]→[m̩]) in Vancouver’s immigrant Cantonese-speaking population, comparing across older and younger generations as well as to speakers in Hong Kong. The perception experiment used a two-alternative forced-choice lexical identification task. Participants heard Cantonese words from 13-step minimal word-pair continua ranging from the innovative to conservative variant for each merger, and their task was to indicate which lexical item they heard. The production experiment was an isolated-word production task. Participants were prompted with both Chinese characters and the English translation to produce 22 Cantonese words containing the target contrasts. Finally, speaker awareness of the mergers was probed in a post-task interview, and bilingual dominance scores were calculated using the Bilingual Language Profile (Birdsong, Gertken & Amengual, 2012). The results of this study add a new perspective to scholarship on the HKC mergers and on the course of sound change in immigrant communities more generally, while also contributing to research on the phonetics and phonology of Cantonese heritage speakers using an experimental production and perception approach.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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