Étude comparée de quatre paramètres acoustiques des occlusives en espagnol de Buenos Aires et en français de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Cette étude compare le rendement de quatre paramètres acoustiques contribuant aux distinctions de voisement et de lieu d’articulation, soit le VOT, la durée de la tenue, les transitions de F2 et de F3 de la voyelle suivante, dans les occlusives de l’espagnol parlé à Buenos Aires et dans celles du français parlé à Montréal. Il en ressort que seul le VOT fonctionne de la même façon et a un rendement équivalent dans les deux parlers. Le rendement de la durée de la tenue dans la distinction sourde-sonore est également important dans le parler espagnol, mais faible dans le parler français. En ce qui a trait à la distinction des lieux d’articulation, il appert que la transition de F2 joue un rôle plus important dans le parler français que dans le parler espagnol, alors que c’est l’inverse dans le cas de la transition de F3. Ainsi, lorsque les mêmes indices coutribuent à une même opposition phonologique dans deux idiomes distincts, leur mode d’association est différent
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".