What is this accent? Effects of accent and language in international advertising contexts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While accent effects have been studied in Western advertising contexts, there are contradictory findings on accent effects, and the moderating role of country‐of‐origin (COO), in other contexts. Few studies extended such accent effects to non‐English‐speaking cultural settings, particularly in emerging countries. This article fills this knowledge gap by examining accent and language effects on consumers’ perceived effectiveness of a spokesperson in Chinese advertising contexts. We explore how Chinese consumers evaluate spokespersons with standard and non‐standard accents, whether these accents are associated with belongingness, sophistication, and modernity, and whether COO moderates such accent and language effects on the perceived effectiveness of spokespersons. Across three studies, the findings demonstrate that compared with a spokesperson with a non‐standard accent (i.e., English‐accented Mandarin), spokespersons with standard accents (i.e., standard Mandarin and standard English) are perceived to be more effective. Furthermore, Chinese consumers associate standard Mandarin with belongingness, and standard English with sophistication and modernity, whereas English‐accented Mandarin has the lowest degree of these associations among the three accents. Although the moderating effect of COO is observed in Study 3, standard English is preferred for both advertised domestic and foreign products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».