What does your accent say about you? The perception of Cuban and Peninsular Spanish varieties by native and non-native speakers of Spanish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individuals can make judgments on a person’s personality and socioeconomic status in as little as 30 s after hearing their voice. This study investigates the perceptions of Cuban and Peninsular Spanish varieties by native Cuban and Peninsular Spanish speakers, second language (L2) Spanish learners, and monolingual English speakers. Specifically, it analyzes whether (i) these speakers differ in their ability to recognize these varieties, and (ii) the perceptions of these groups differ to determine unconscious biases. Fifty adult listeners rated 5 Cuban (Havana) and 5 Peninsular (Madrid) disguised female voices. They completed a Bilingual Language Profile (BLP) questionnaire and a survey to examine unconscious accent categorization and perceptions. The results revealed that individuals do in fact make unconscious assumptions on an individual’s voice, as the Peninsular variety was often attributed to higher education and income levels and was closely associated with a higher rank (CEO) position compared to the Cuban variety on behalf of all groups. Furthermore, native Cuban listeners were found to outperform all groups in correct categorization of the accents heard. This study illustrates how perceptions toward stigmatized language varieties transcend native speakers of a language.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».