The Myth of Reference Varieties in English Pronunciation across the Subcontinent, Egypt and Kingdom of Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims at exploring the differences in pronunciation more or less prevailing in the Indian Subcontinent and Arab world with a special focus on Pakistan, India, Bangladesh, Saudi Arabia, and Egypt. The study identifies the most common factors that affect English pronunciation in general: (i) some phonemic differences that exist in L1 and English as a target language, (ii) Improper teaching and learning of English pronunciation. When non-native speakers of English exchange their ideas among themselves, their comprehension is to the maximum. But their pronunciation seems problematic in case the speaker or interlocutor is a native speaker. A test for the nationals of the lands included in the study was developed and administered to identify and specify the exact area(s) of pronunciation difficulties either consonants or vowels at segmental level of phonology. The analysis and conclusion of the test fully proved that English pronunciation is deeply influenced by the sound system of indigenous languages. As a matter of fact, English pronunciation of some non-native speakers, through their best possible efforts, may be closer to native speakers but not exactly like that of natives. The fact is that native and non-native differences in English pronunciation are unquestionable. Moreover, non-natives living in different areas (sometimes of the same community) also differ more or less in their pronunciation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».