Voisement des consonnes françaises chez les apprenants estonophones et russophones
Bibliographic record
Abstract
Prantsuse keele konsonantide fonatsioon eesti ja vene emakeelega õppijatel \nKäesoleva bakalaureusetöö eesmärgiks on selgitada eesti ja vene keele mõju \nprantsuse keele hääldusele, selleks et aidata õppijatel seda paremini omandada. \nTöös käsitletakse helilisi konsonante, millel on prantsuse keeles fonoloogiliselt \nolulised helitud paarilised, ning on esitatud hüpoteese selle kohta, kuidas eesti ja \nvene keelele omased harjumused võivad mõjutada nende häälikute artikuleerimist. \nNende hüpoteeside kontrollimiseks korraldati katse, kus lindistati eesti ja vene \nemakeelega õppijate kõnet. Lindistused on tehtud rahvusvahelise projekti IPFC \nraames läbiviidavate uurimuste eeskujul: iga katsealune loeb teksti ja sõnade \nnimekirja. \nAndmete analüüsi käigus tuvastati, et eestlasest õppijal tuleb harjutada prantsuse \nkeele kaashäälikuid eristava fonatsiooni rakendamist, sest see mehhanism ei ole tema \nemakeelele omane. Erilist tähelepanu nõuavad helilised konsonandid sõna alguses ja \nlõpus. Seega peab neid tekstis siduma täis- ja ninahäälikutega, kuna heliline ümbrus \nhõlbustab fonatsiooni. Kui aga helilise konsonandiga liitub helitu sulg- või \nhõõrdhäälik, ei tohiks see esimene muutuda ka helituks, vaid kogu konsonantühendi \nartikuleerimise vältel peavad häälekurrud võnkuma. \nVene emakeelega õppijad peavad jälgima, et heliline kaashäälik ei muutuks helituks \nsõna lõpus, nagu see juhtub vene sõnade hääldamisel. Samuti tuleb neil õppida \neristama helitut ja helilist s-i ning harjutada hääldama helitut konsonanti helilisena \nv ees. Helilisest konsonandist ja r-häälikust koosneva konsonantühendi puhul peavad \nnii eestlastest kui ka venelastest õppijad vältima r-i liiga intensiivset hääldust, muidu \nmuutub kogu häälikuühend helituks.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 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".