What is that I hear? An interdisciplinary review and research agenda for non‐native accents in the workplace
Notice bibliographique
Résumé
Summary Speaking with a non‐native English accent at work is a prevalent global phenomenon. Yet, our understanding of the impact of having a non‐native accent at work is limited, in part because research on accents has been multidisciplinary, fragmented, and difficult for scholars to access and synthesize. To advance research on accents in the workplace, we provide an interdisciplinary and integrative review of research on non‐native accents drawing from the communications, social psychology, and organizational sciences literatures. First, we briefly review the dominant approaches taken in each literature. Second, we organize and integrate extant research findings using a 2 × 2 framework that incorporates the two main theoretical perspectives used to explain the effects of accents—stereotypes and processing fluency—and the two primary categories of workplace outcomes examined—interpersonal (i.e., others' evaluations of speakers with non‐native accents, such as hiring recommendations) and intrapersonal (i.e., non‐native‐accented speakers' own evaluations and experiences, such as sense of belonging). To facilitate future research, we end by articulating a research agenda including theoretical and methodological expansions related to the study of accents, identifying critical moderators, adopting an intersectional approach, and studying group‐level and potential positive effects of speaking with non‐native accents.
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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 | 0,016 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».