Second Language Learners’ Attitudes Toward French Varieties: The Roles of Learning Experience and Social Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract People often believe that some language varieties are more prestigious than others, which can trigger speech‐centered biases and inform social judgments of the speaker. However, it is largely unknown what types of language experience and exposure might mitigate language biases, especially for second language (L2) learners. The goal of this study was to investigate this issue by focusing on L2 French learners’ attitudes toward European and Quebec varieties of French. L2 French learners in Montreal (N = 106) rated 2 audios recorded by native speakers from France in a listening comprehension task, with 1 of the 2 speakers introduced as a speaker of Quebec French. The learners described their language learning experience, filled out a French social network questionnaire, and completed a French proficiency test. Results revealed some evidence of reverse linguistic stereotyping, with learners preferring to speak like one speaker significantly more than the other, based on the speaker's assumed identity, not actual speech. Four of the 6 speaker ratings were also associated with participants’ oral proficiency scores, social network density, and positive experiences in Quebec. Findings have implications for the use of speech models in L2 teaching and for the mitigation of language‐centered biases in L2 classrooms.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».