Assessing accent anxiety: A measure of foreign English speakers’ concerns about their accents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Additional language speakers (ALSs) often experience anxiety due to challenges posed by their nonstandard pronunciation. Building on these insights, this paper introduces an instrument, the Accent Anxiety Scale (AAS), specifically designed to assess three sources of anxiety that are experienced by ALSs, including (a) apprehension about negative evaluations from other individuals due to their distinctive speech style, (b) concerns about rejection from the target language community because of their “foreign” pronunciation, and (c) anxieties over potential communication hurdles attributed to the intelligibility of their pronunciation. We evaluated the psychometric robustness of the AAS by analyzing data from a total of 474 immigrant and international student ALSs at a predominantly English-speaking Canadian university. Study 1 focused on immigrants ( N = 203) and employed exploratory factor and correlational analyses to isolate a concise number of internally consistent and valid items for each subscale. Study 2 extended these analyses to international students ( N = 153) and employed confirmatory factor and correlation analyses to further validate the AAS in this population. Study 3 examined international students ( N = 118) at two time points to establish the AAS’s temporal stability. These studies yielded robust psychometric evidence for the factor structure, reliability, and validity of the AAS. The findings not only support the use of the AAS as a research instrument but also offer implications for pedagogical strategies aimed at alleviating ALSs’ accent anxiety.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».