Language and Racial Attitudes toward French Varieties in a Second Language Learning Context
Notice bibliographique
Résumé
Language is a powerful social force that does more than merely communicate content. Language learners can show preference for certain varieties over others due to linguistic stereotyping and the awareness that accents can lead to an array of social and professional disadvantages. This study explores the hierarchization of different varieties of French within Canada and the interplay of variety and race. A modified matched-guise test was used to gather attitudinal data from 94 participants undertaking Frenchlanguage courses at the University of British Columbia in Vancouver. The goals of this study were to unpack the perceived hierarchization of five different varieties of French (from Moncton, Quebec City, Vancouver [a non-native speaker], Abidjan, and Paris) and to identify a possible correlation between the evaluation of varieties of French and the racialization of speakers. Participants evaluated speakers on four dimensions: status, solidarity, understandability, and general perspective. The findings revealed a clear hierarchy based on attitudes. For most statements, the participants evaluated speakers of Quebec and European French more favourably. Interestingly, they also evaluated the non-native speaker of French more positively than the speakers of African and Acadian French. However, for each variety of French, the voices associated with Black speakers were evaluated more positively than those associated with White speakers.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».