The influence of speaker accent on the neurocognitive processing of politeness
Notice bibliographique
Résumé
Does speaking with a foreign accent alter how listeners respond to verbal requests? Cooperative outcomes depend on multiple social factors, such as the politeness of the speaker who makes a request (e.g., their tone of voice). However, little is known about how indexical features derived from the speaker's voice influence neurocognitive operations during politeness communication. In an event-related potential (ERP) study, 31 participants listened to requests ("Please lend me a nickel") that varied in prosodic politeness (polite/rude), imposition level (low/high cost to perform an action), and accent (native/foreign English speaker). In separate rating tasks, participants made a social inference (speaker friendliness) or pragmatic inference (likelihood of request compliance) about each request based on available speech cues. ERPs time-locked to request onset revealed an interaction of speaker accent and prosodic (im)politeness on the P200 component (180-260 ms) and the subsequent late positivity (450-700 ms). Findings pointed to rapid perceptual differentiation of the speaker's linguistic status and stance (P200), after which listeners attended more deeply to attitudinal cues expressed by native ingroup speakers. ERPs evoked by the sentence-final imposition word showed that speaker characteristics influenced how the "cost" of requests was later evaluated, hampering N400 semantic operations (300-500 ms) when speakers acted rudely or had a foreign accent-conditions less frequently associated with cooperative interactions. Selective uptake of particular social cues relevant for drawing social versus pragmatic inferences about requests was also noted. Our data identify a time course and brain mechanisms that integrate speaker and message during politeness communication.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».