Visual Cues to Speakers’ Religious Affiliation and Listeners’ Understanding of Second Language French Speech
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has shown that speakers’ visual appearance influences listeners’ perception of second language (L2) speech. In Québec, Canada, the context of this study, pandemic mask mandates and a provincial secularism law elicited strong societal reactions. We therefore examined how images of speakers wearing religious and nonreligious coverings such as medical masks and headscarves influenced the comprehensibility (listeners’ ease of understanding) and intelligibility of L2 French speech. Four L2 French women from first language (L1) Arabic backgrounds wore surgical masks while recording 40 sentences from a standardized French-language speech perception test. A total of 104 L1 French listeners transcribed and rated the comprehensibility of the sentences, paired with images of women in four visual conditions: uncovered face, medical mask, hijab (headscarf), and niqab (religious face covering). Listeners also completed a questionnaire on attitudes toward immigrants, cultural values, and secularism. Although intelligibility was high, sentences in the medical mask condition were significantly more intelligible and more comprehensible than those in the niqab condition. Several attitudinal measures showed weak correlations with intelligibility or comprehensibility in several visual conditions. The results suggest that listeners’ understanding of L2 sentences was negatively affected by images showing speakers’ religious affiliation, but more extensive follow-up studies are recommended.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».