An examination of the perceptions of Cuban and Peninsular Spanish varieties by native, second language learners of Spanish, and monolingual English speakers
Notice bibliographique
Résumé
Individuals have been found to make judgments on a person’s personality, income, education, and employment in as little as 30 seconds after listening to their voice. This study investigates the perceptions of Cuban and Peninsular Spanish varieties by native Cuban and Peninsular Spanish speakers, second language (L2) Spanish learners, and monolingual English speakers, to analyze whether (i) these groups differ in their ability to recognize these varieties, and (ii) whether there is stigma attributed to either accent. The study consisted of 5 Cuban (Havana) and 5 Peninsular (Madrid) voices which were disguised and rated by 20 adult listeners. The methodology included the administration of a Bilingual Language Profile (BLP) questionnaire and a survey intended to gauge at listeners’ perceptions. Results revealed that listeners do make unconscious assumptions on an individual’s voice, as the Peninsular variety was often attributed to a higher educational level (84% SP, 48% CU), income (60% SP, 40% CU), and was more closely associated with a CEO position (32%), while the Cuban voice was associated with being funnier and slightly more intelligible. Furthermore, native Cuban listeners were found to outperform all other groups in their ability to correctly categorize the accents with an accuracy rate of 92%.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».