Identifiably Italian: Acoustic Features of the Toronto Italian Ethnolinguistic Repertoire
Notice bibliographique
Résumé
By voice alone, Italian Torontonians with a high degree of ethnic orientation (EO) were correctly identified 78% of the time in Nagy et al.’s (2020) ethnolinguistic perception study. Comparing production and perception, we discern indexical features of the Toronto Italian English ethnolinguistic repertoire (TIER) on which these accurate judgments rest. Our analysis considers Italian substrate features (Krämer 2009), Canadian English features (Hoffman and Walker 2010), and features noted in the ethnolectal literature (Szakay 2012, Newman and Wu 2011). We examine these features’ distribution in the sociolinguistic interviews of 8 second-generation high-EO Italians, 8 low-EO Italians, and 8 British background speakers. Augmenting these findings with commentary from Italian Torontonian group interviews, we identify linguistic markers of Toronto Italian identity. A mixed-effects model predicting Euclidean Distance for 20,000+ /ow/ and /ey/ tokens indicates that high-EO Italians produce the vowels significantly more monophthongally than low-EO Italians and British-background speakers. A mixed effects model predicting spectral tilt measures for 70,000+ vowel tokens shows the same division. No significant inter-group distinctions for Canadian English variables emerged. Supporting the reallocation of minority language features to new social functions (Gnevsheva 2020), monophthongal /ow/ and /ey/ may have initially transferred from the comparable vowels in Italian but now index Italian identity for second generation Torontonians, regardless of the speaker’s Italian fluency. Identified as indexical of other ethnic groups (Szakay 2012, Newman and Wu 2011), modal phonation may be a less established cue for social distinction (Bucholtz and Hall 2004). Monophthongization was salient to participants in our group interviews; modal voice was not.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».