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Enregistrement W4393033270 · doi:10.32920/25413370

Exposure to nonnative‑accented speech reduces listening effort and improves social judgments of the speaker

2024· preprint· en· W4393033270 sur OpenAlexaff
Joseph Rovetti, David Sumantry, Frank Russo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Development and Regional Competitiveness
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningPsychologySpeech recognitionLinguisticsComputer scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Prior research has revealed a native-accent advantage, whereby nonnative-accented speech is more difficult to process than native-accented speech. Nonnative-accented speakers also experience more negative social judgments. In the current study, we asked three questions. First, does exposure to nonnative-accented speech increase speech intelligibility or decrease listening effort, thereby narrowing the native-accent advantage? Second, does lower intelligibility or higher listening effort contribute to listeners’ negative social judgments of speakers? Third and finally, does increased intelligibility or decreased listening effort with exposure to speech bring about more positive social judgments of speakers? To address these questions, normal-hearing adults listened to a block of English sentences with a native accent and a block with nonnative accent. We found that once participants were accustomed to the task, intelligibility was greater for nonnative-accented speech and increased similarly with exposure for both accents. However, listening effort decreased only for nonnative-accented speech, soon reaching the level of native-accented speech. In addition, lower intelligibility and higher listening effort was associated with lower ratings of speaker warmth, speaker competence, and willingness to interact with the speaker. Finally, competence ratings increased over time to a similar extent for both accents, with this relationship fully mediated by intelligibility and listening effort. These results offer insight into how listeners process and judge unfamiliar speakers.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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