I Don’t Think You like Me: Examining Metaperceptions of Interpersonal Liking in Second Language Academic Interaction
Notice bibliographique
Résumé
People often think about how they are perceived by others, but their perceptions (described as metaperceptions) are frequently off-target. Speakers communicating in their first language demonstrate a robust phenomenon, called the liking gap, where they consistently underestimate how much they are liked by their interlocutors. We extended this research to second language (L2) speakers to determine whether they demonstrate a similar negative bias and if it predicts willingness to engage in future interactions. We paired 76 English L2 university students with a previously unacquainted student to carry out a 10 min academic discussion task in English. After the conversation, students rated each other’s interpersonal liking, speaking skill, and interactional behavior, provided their metaperceptions for their partner’s ratings of the same dimensions, and assessed their willingness to engage in future interaction. We found a reliable interpersonal liking gap for all speakers, along with speaking skill and interaction behavior gaps for female speakers only. Only the female speakers (irrespective of their partner’s gender) seemed to factor metaperceptions into their willingness to engage in future communication. We discuss the implications of these initial findings and call for further work into the role of metaperception in L2 communication.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».