Students’ identification of different English varieties
Notice bibliographique
Résumé
Today’s technology allows quick and easy communication with speakers from a variety of language backgrounds, and the communication of online participants is predominantly in English. Although much is already known about the attitudes of Croatian students towards their own English pronunciation (e.g., Lütze-Miculinić, 2019; Josipović Smojver & Stanojević, 2013, 2016; Stanojević & Josipović Smojver, 2011) or about different English varieties (Drljača Margić & Širola, 2014), there has been no research regarding students’ identification of different English varieties in Croatian context. Previous studies (Williams, Garrett, & Coupland, 1999) have shown that listeners can categorize unfamiliar speakers by dialect with about 30% accuracy. Apart from familiarity, an important role in variety recognition is played by regional closeness and exposure to the variety. The present research is set out to study how accurately students can identify individual speakers of different regional and EFL varieties of English. The study was conducted on 68 first-year English students who completed an anonymous questionnaire. The items for the questionnaire were based on Alić (2021) and Paunović (2009). The study was based on a verbal-guise technique, where participants listened to 10 speakers reading out the same paragraph. Croatian students showed poor results in variety recognition. They had the best identification results when listening to Croatian speaker speaking English (76.9% of correct identifications), which is of no surprise as he was the only EFL speaker and the students were familiar with this type of accent. They had the most problems identifying the speakers from South Africa (13.4%) and Northern Ireland (10.8%). The results show that students probably till operate with very broad concepts, like "British" or "American" English, since they were unable to pinpoint the speakers from South England (32.8%) or California (19.7%), varieties that can often be heard in various settings. The Californian speaker was identified as a speaker from New York (19.7%), Southern USA (18.1%) and Canada (16.6%), which shows that subtle differences in regional identity are lost to the untrained ear, and that familiarity sometimes does not play an important role in variety identification.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».