Putting accent in its place: Rethinking obstacles to communication
Notice bibliographique
Résumé
One of the most salient aspects of speech is accent – either dialectal differences attributable to region or class, or phonological variations resulting from L1 influence on the L2. Our primary concern is with the latter, because of the strong social, psychological, and communicative consequences of speaking with an L2 accent. The decline of audiolingualism led to a concomitant marginalization of pronunciation research and teaching. It was believed that pronunciation instruction could not be effective, in part because of the unrealistic goal of native-like speech in L2 learners, and also because of research findings that suggested that instruction had a negligible impact on oral production. The recent revival of interest in pronunciation research has brought a change of focus away from native-like models toward easy intelligibility. The effects of this change have yet to be fully realized in L2 classrooms. However, many L2 students themselves are keenly interested in pronunciation instruction, a fact not lost on individuals who have recognized a lucrative marketing niche in ‘accent reduction/elimination’ programs that may do more harm than good. Our presentation will relate the core issues of intelligibility, identity, social evaluation, and discrimination to appropriate pronunciation pedagogy for L2 learners.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,035 |
| Communication savante | 0,020 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».