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Enregistrement W4413163066 · doi:10.1177/0261927x251364004

The Language Fluency Paradox During Cultural Faux Pas: Poor Language Fluency Boosts Likability but Undermines Competence in Nonnative Professionals

2025· article· en· W4413163066 sur OpenAlexaff
W. Q. Elaine Perunovic, Emily A. Vogels, Andrew Molinsky, C. Raymond Holmes

Notice bibliographique

RevueJournal of Language and Social Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluencyPsychologyCompetence (human resources)Cultural competenceLinguisticsCognitive psychologySocial psychologyPedagogyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research examines the paradoxical effects of nonnative speakers’ language fluency on how they are perceived by native speakers, focusing on likability and competence. Although poor fluency has been shown to shield nonnative speakers from negative evaluations of culturally inappropriate behavior, our findings indicate that this effect is confined to likability and does not extend to competence. Specifically, our results show that Russian professionals with lower English fluency were rated as more likable (Studies 1 and 2) but less competent (Study 2). Mediation analyses (Study 2) revealed that perception of effort and felt sympathy, rather than lack of cultural knowledge or intentional rudeness, mediated likability ratings, demonstrating the “effort-sympathy heuristic,” where poor fluency enhances likability by triggering greater sympathy and perceived effort. Overall, these findings highlight the dual-edged nature of language fluency in professional and social contexts, providing insights into how perceptions of nonnative speakers shape interpersonal and professional evaluations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,395 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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