Indices de perceptibilité et de différenciabilité des timbres vocaliques : la variabilité [e] - [ε] en français
Bibliographic record
Abstract
Devant les incertitudes de la discrimination auditive, en particulier pour la perception du « double timbre » des voyelles en français, on a tenté d’établir des critères objectifs à l’aide de l’analyse acoustique. On a établi deux critères d’analyse formantiques : l’indice de perceptibilité (représentant l’écart acoustique entre F1 et F2) et l’indice de différenciabilité (écart entre les indices de perceptibilité de deux timbres différents). Ils ont permis d’établir une échelle des valeurs acoustiques des timbres du E fermé et ouvert en position accentuée, dans l’idiolecte d’un locuteur français. L’étude perceptive a montré que l’indice de perceptibilité joue un rôle essentiel; donc le fait que le spectre vocalique est diffus ou compact — plutôt que la hauteur absolue des formants. Elle montre également que les timbres ont des réalisations acoustiques extrêmement fluctuantes. Cette variabilité acoustique contraste ici avec le système de réalisations phonétiques nettement catégorisé du locuteur examiné. Les indices établis pourraient probablement être appliqués de manière plus efficace et plus nette à la détermination des timbres inaccentués.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 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".