Comprehensible to Whom? Examining Rater, Speaker, and Interlocutor Perspectives on Comprehensibility in an Interactive Context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Comprehensibility has emerged as a useful and intuitive means of globally evaluating second language (L2) speakers in many research and instructional contexts. In most cases, L2 speakers’ comprehensibility is assessed by external listeners who do not engage in extensive communication with the speakers, even though the degree to which a speaker is comprehensible is presumably of greatest concern to their interlocutor. If comprehensibility is defined as the ease with which speakers come to understand one another, then interaction‐based assessments, which would include self and peer ratings, might provide different insight into interactive comprehensibility compared to assessments by external listeners. To examine this issue, in this study, 20 pairs of L2 English interactants rated themselves and their partner on 7 occasions distributed throughout a 17‐minute interaction encompassing 3 communicative tasks, and recordings of the interaction were subsequently presented to external raters for evaluation. Mixed‐effects models were used to compare the shape of the comprehensibility curves over time and the self, partner, and rater scores at each rating episode. Results demonstrated that self and partner assessments were always aligned, but raters consistently assigned significantly lower comprehensibility scores to the interactants. These findings have implications for how comprehensibility, and indeed other listener‐based constructs, are assessed.
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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 | 0,018 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».