LINGUISTIC DIMENSIONS OF L2 ACCENTEDNESS AND COMPREHENSIBILITY VARY ACROSS SPEAKING TASKS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study critically examined the previously reported partial independence between second language (L2) accentedness (degree to which L2 speech differs from the target variety) and comprehensibility (ease of understanding). In prior work, comprehensibility was linked to multiple linguistic dimensions of L2 speech (phonology, fluency, lexis, grammar) whereas accentedness was narrowly associated with L2 phonology. However, these findings stemmed from a single task (picture narrative), suggesting that task type could affect the particular linguistic measures distinguishing comprehensibility from accentedness. To address this limitation, speech ratings of 10 native listeners assessing 60 speakers of L2 English in three tasks (picture narrative, IELTS, TOEFL) were analyzed, targeting two global ratings (accentedness, comprehensibility) and 10 linguistic measures (segmental and word stress accuracy, intonation, rhythm, speech rate, grammatical accuracy and complexity, lexical richness and complexity, discourse richness). Linguistic distinctions between accentedness and comprehensibility were less pronounced in the cognitively complex task (TOEFL), with overlapping sets of phonology, lexis, and grammar variables contributing to listener ratings of accentedness and comprehensibility. This finding points to multifaceted, task-specific relationships between these two constructs.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».