A AQUISIÇÃO DAS VOGAIS PRETÔNICAS EM PORTUGUÊS BRASILEIRO
Bibliographic record
Abstract
RESUMO O artigo discute a aquisição de vogais pretônicas em português brasileiro, por 3 crianças monolíngues adquirindo o dialeto paulista, com idade entre 1;4 e 3;5, e sua relação com a aquisição das vogais no ambiente tônico. Com base em Miranda (2013), partimos do pressuposto de que a aquisição das vogais pretônicas está sujeita à instabilidade desse subsistema, e, portanto, segmentos afetados por processos fonológicos seriam adquiridos mais tardiamente nessa posição. As produções mostram que as vogais altas pretônicas são adquiridas em contraste com as vogais médias, (/i,o/ e /e,u/), sendo a pretônica /o/ adquirida antes de /e/. Analisamos nossos resultados à luz da Hierarquia Contrastiva de Traços (DRESHER, 2009), para a qual a representação lexical dos segmentos é específica de cada língua, trazendo somente os traços contrastivos e ativos em processos fonológicos naquele sistema, e propomos que a aquisição da pauta pretônica é regida por um Princípio de Contraste Máximo: devido a instabilidade dessa posição, os segmentos devem ser maximamente contrastivos, ou seja, por ponto e altura vocálica. A pretônica /e/, por ser a mais instável (cf. CALLOU; MORAES; LEITE, 2002, VIEGAS, 2001 e YACOVENCO, 1993), é a última a ser adquirida, trazendo consigo a pretônica /u/.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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".