Variación micro y macro fonética en español
Bibliographic record
Abstract
RESUMENEste trabajo constituye un primer intento de elaboracin de un modelo del cambio que incorpora tanto teoras de produccin y percepcin del habla como los resultados de los estudios de la adquisicin de las segundas lenguas.Sobre la base de las primeras, se propone una distincin entre micro y macro variacin, es decir, entre variacin articulatoria no prominente o prominente desde un punto de vista perceptual.Sobre la base de las segundas, se elabora un modelo de categorizacin de la variacin que se apoya en el supuesto de que los aprendices realizan un proceso de clasificacin de equivalencia, en el cual comparan sistemticamente su sistema de sonidos con el de la lengua a la que estn expuestos (Flege 1995).Se argumenta aqu que, en una situacin de variacin y cambio sucede algo semejante y que la incorporacin de la nocin de clasificacin de equivalencia, tomada de los modelos de adquisicin de segundas lenguas permite dar cuenta de por qu ciertos cambios siguen una direccin en una comunidad y no en otra.La propuesta se ilustra con distintos procesos de variacin y cambio del espaol de Argentina como as tambin con trabajos sobre otras variedades del romance (como el francs o el siciliano) y de la adquisicin de segundas lenguas.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 teacher head, 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".