Asymmetry in French speech-in-noise perception: the effects of native dialect and cross-dialectal exposure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research has shown that speakers’ native production patterns can change after living in adulthood in a region where a second dialect (D2) of their native language is spoken, yet relatively little is known about how speech perception changes after postadolescent D2 exposure. This study explores this topic by examining how varying degrees of exposure to Quebec French and Hexagonal French affect comprehension of speech in these dialects. A speech-in-noise perception experiment was conducted among mobile and nonmobile speakers of Quebec and Hexagonal French to test the competing effects of native dialect and D2 exposure on cross-dialectal speech perception. Results show an own-dialect advantage for all groups in their comprehension of speech in noise, though this advantage is smaller for the mobile groups, particularly for the mobile Hexagonal French listeners. An effect of D2 exposure on D2 perception is also revealed for the mobile Hexagonal listeners but not for the Québécois listeners, indicating an asymmetry in cross-dialectal perception. These findings suggest that, while phonological representations for the native dialect remain robust, processing of D2 speech can improve after extended, postadolescent exposure to this dialect. Furthermore, the extent of this adaptation may be modulated by mobile listeners’ prior experience with this dialect.
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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 | 0,000 |
| 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 ».