Phonostyle et réduction vocalique en français laurentien
Bibliographic record
Abstract
Cet article étudie le lien entre réduction vocalique et phonostyle en français laurentien en suivant une méthodologie proche de celle de Harmegnies et Poch-Olivé [1992,1994]. Nous avons analysé 9748 voyelles, produites par 10 locutrices issues du corpus PFC-Canada. Ces voyelles ont été produites dans trois styles de parole différents : la lecture, une conversation avec un enquêteur et une conversation avec un membre de la famille. Nous avons comparé la durée, la centralisation, la dispersion intra-catégorie et la diffusion des voyelles en fonction du style de parole. Nos ré sultats montrent un impact de la t â che de production (lecture/discussion), ainsi qu ’un impact de la relation entre le locuteur et l’interlocuteur (inconnu/famille) sur la ré alisation acoustique des voyelles. Les voyelles sont plus courtes et plus dispers é es au sein de leur caté gorie, et le système plus centralisé, en parole spontanée qu ’en lecture. Elles sont également plus courtes et plus dispersées au sein de leur catégorie lors d ’une discussion avec un membre de la famille que lors d ’une discussion avec un enquêteur inconnu.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".