Same, same, but erm sort of different? Comparing three kinds of fluencemes across Australian, British, Canadian, and New Zealand English
Notice bibliographique
Résumé
Although L1-English fluency has been extensively studied from many angles, few contrastive studies examine whether fluency develops similarly or differently across L1-varieties while taking sociolinguistic variation into consideration. This paper aims to close this research gap and examines the use of three core strategies of fluency (or fluencemes), i.e. discourse markers, filled pauses and unfilled pauses, across Australian, British, Canadian, and New Zealand English. These fluencemes were extracted and manually disambiguated from the private conversation sections of the respective components of the International Corpus of English (ICE-AUS, ICE-GB, ICE-CAN, and ICE-NZ). The data were normalised per speaker and linked with the sociobiographic metadata of the speakers. Analysis using random forests revealed a consistent fluenceme distribution across the four varieties, with unfilled pauses being the most common, followed by discourse markers, and then filled pauses. This pattern suggests a ‘common fluenceme core’ among L1-English varieties. The influence of sociolinguistic variables —gender, age, education, and occupation— was modest across varieties and exhibited diverse trends. Male speakers tend to use filled pauses more frequently but fewer unfilled pauses compared to female speakers. Increasing age did not significantly affect the frequency of these strategies; however, older speakers tend to use discourse markers less frequently. Both education and occupation showed a slight positive correlation with overall fluency.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».