Individual Differences as Predictors of Participation in Sound Change
Notice bibliographique
Résumé
Models of sound change rely on individual listeners-turned-speakers to propagate variation which eventually turns into large-scale change. Sociolinguistic research, meanwhile, documents sound changes by aggregating data from a large number of speakers, usually disregarding individuals who deviate from the group norm. Psycholinguistic approaches to speech perception and production offer compelling evidence that individual cognitive differences are implicated in our linguistic behaviour. This dissertation aims to bring together individual difference frameworks and models of phonetically-motivated sound change to explore an instance of linguistic variation in Toronto. The production of /u/ has an allophonic distribution in which it is fronted following coronal segments and less fronted elsewhere. Post-coronal fronting has been documented as a long-term change-in-progress, while recent research indicates that the phonetic conditioning is loosening and fronting is spreading to non-coronal environments. A production experiment testing for correlations between individual cognitive differences and F2 of /u/ in two phonetic environments finds that female speakers who score low on the Empathizing Quotient scale have a significantly further back production of /u/ in the newly fronting environment, meaning that they are less innovative than their high-scoring counterparts. I argue that although this result is the opposite of the hypothesis that high-empathy women lead change, this low-empathy profile is compatible with a canonical description of a leader of sociolinguistic change. A perception experiment tests for correlations between the same cognitive factors and the perception of /u/ in coronal and non-coronal environments, to determine whether listeners at either end of the cognitive scales compensate for environment to different degrees. Women at either end of the empathizing scale do not differentiate between environments, leading to the conclusion that they are less affected by the onset than listeners who score highly on the systemizing scale. I suggest that the innovators are those whose low level of attention to detail allows them to ignore phonetic conditioning in their perception of /u/ providing the opportunity for /u/ to front in traditionally non-fronting environments, and whose low level of empathizing allows them to deviate from their peers. Both attributes are necessary to lead a co-articulatorily motivated sound change.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».