Notice bibliographique
Résumé
Comprehensibility, a major concept in second language (L2) pronunciation research that denotes listeners’ perceptions of how easily they understand L2 speech, is central to interlocutors’ communicative success in real-world contexts. Although comprehensibility has been modeled in several L2 oral proficiency scales—for example, the Test of English as a Foreign Language (TOEFL) or the International English Language Testing System (IELTS)—shortcomings of existing scales (e.g., vague descriptors) reflect limited empirical evidence as to which linguistic aspects influence listeners’ judgments of L2 comprehensibility at different ability levels. To address this gap, a mixed-methods approach was used in the present study to gain a deeper understanding of the linguistic aspects underlying listeners’ L2 comprehensibility ratings. First, speech samples of 40 native French learners of English were analyzed using 19 quantitative speech measures, including segmental, suprasegmental, fluency, lexical, grammatical, and discourse-level variables. These measures were then correlated with 60 native English listeners’ scalar judgments of the speakers’ comprehensibility. Next, three English as a second language (ESL) teachers provided introspective reports on the linguistic aspects of speech that they attended to when judging L2 comprehensibility. Following data triangulation, five speech measures were identified that clearly distinguished between L2 learners at different comprehensibility levels. Lexical richness and fluency measures differentiated between low-level learners; grammatical and discourse-level measures differentiated between high-level learners; and word stress errors discriminated between learners of all levels.
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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 | 0,011 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».