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Record W2880992088 · doi:10.1051/shsconf/20184609004

(Non-)variabilité du rythme en français canadien

2018· article· fr· W2880992088 on OpenAlexaffabout
Svetlana Kaminskaïa

Bibliographic record

VenueSHS Web of Conferences · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicPhonetics and Phonology Research
Canadian institutionsUniversity of Waterloo
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le français ontarien partage la grammaire phonologique avec son parent québécois, tout en présentant des divergences conditionnées par la distance géographique et par le contact avec l’anglais. Le rythme du français ontarien a fait objet d’une série d’études récentes utilisant des mesures rythmiques, mais cet aspect prosodique n’a pas démontré d’influence du contexte minoritaire et du contact avec l’anglais. De plus, les données du contexte minoritaire ont montré une rythmicité plus syllabique (française) que celles des contextes majoritaires. Les mesures rythmiques seules manquant de capacité d’explication, pour explorer plus précisément les origines de ces résultats inattendus, nous comparons les données du français ontarien en contact et du français québécois, et explorons la typologie syllabique, la longueur et la durée des groupes accentuels, les rapports de durée des syllabes au sein d’un groupe accentuel et l’intensité des voyelles dans les limites de ce groupe. Des enregistrements spontanés ont servi à cette étude. Les résultats démontrent des similarités mais aussi des différences importantes qui tiennent à la distribution des durées syllabiques et à l’intensité des voyelles, et suggèrent qu’en français, en contexte minoritaire, l’intensité serait un corrélat acoustique de l’accent rythmique primaire et secondaire.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.178
Threshold uncertainty score0.359

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.006
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.320
Teacher spread0.297 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2018
Admission routes2
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