Exposure to nonnative‑accented speech reduces listening effort and improves social judgments of the speaker
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».