L2 English Speakers’ Perception of Their English Accent: An Investigation of European and Asian Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
According to previous studies, Japanese learners of English (JLEs) have a negative perception of their own variety of English along with a strong desire to sound native-like. Language attitudes toward L2 (second language) English accents may affect their active participation in English communication situations. The present study is cross-national and investigates whether other L2 English learners from different L1 (first language) backgrounds negatively perceive their own variety of English and English pronunciation as JLEs do. A total of 290 college students in Austria, Germany, Denmark, Malaysia, China, Japan, and Kazakhstan evaluated their own accent by responding to 10 statements on a 6-point scale. By comparing the responses as percentages and the binomial test, the analysis revealed that the Japanese perceived their accent most negatively, followed by the Chinese, whereas the Europeans, Malaysians, and Kazakhs perceived their accents positively to varying degrees. Among the seven countries, the L1 Danish group perceived their own variety as native-like most and non-native accent least, where the JLEs showed the opposite results. On the other hand, the endorsement for native accent was recognized across the countries. Based on the results, I claim that individual socio-contextual settings could have a critical impact on developing distinct attitudes toward one’s own accent among EFL speakers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».