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Enregistrement W1988125345 · doi:10.1080/01434630208666468

Teaching Native Speakers to Listen to Foreign-accented Speech

2002· article· en· W1988125345 sur OpenAlexfundno aff
Tracey M. Derwing, Marian J. Rossiter, Murray J. Munro

Notice bibliographique

RevueJournal of Multilingual and Multicultural Development · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésVietnamesePsychologyLinguisticsForeign languagePronunciationSentenceComprehensionListening comprehensionActive listeningMathematics educationCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the effects of cross-cultural awareness training and explicit linguistic instruction on attitudes towards and comprehension of foreign-accented speech. One group of social work students received both types of instruction; another received only cross-cultural training, and a third group served as a control (they received no instruction but participated in the pre- and post-tests). Listening comprehension passages read in Vietnamese-accented speech before and after the eight-week instruction period and a sentence transcription task revealed no significant between-group differences. Attitude questionnaires indicated increased empathy for immigrants on the part of both experimental groups. The group that received explicit instruction regarding the characteristics of Vietnamese-accented English showed significantly greater improvement in confidence that they could interact successfully with individuals who speak English as a second language, while the group that received only cross-cultural awareness showed moderate gains. Similarly, the Accent-trained group believed that their ability to understand foreign accents improved as a result of instruction to a significantly greater degree than the other groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations223
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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