Assessing Accent Anxiety: A measure of Non-native English Speakers’ concerns about their Accents
Notice bibliographique
Résumé
Non-native speakers (NNS) often experience anxiety due to challenges posed by their accented speech. Building on these insights, this paper introduces an instrument, the Accent Anxiety Scale (AAS), specifically designed to assess three sources of NNSs’ accent anxiety, including: (1) NNS’s apprehension about negative evaluations about themselves, personally, tied to their non-standard pronunciation (Fear of Negative Evaluation), (2) concerns about rejection from the native speaker community because of their "foreign" pronunciation (Fear of Intergroup Rejection), and (3) anxieties over potential communication hurdles attributed to their pronunciation (Intelligibility Concerns). We evaluated the psychometric robustness of the AAS by analyzing data from a total of 474 immigrant and international student NNSs at a western Canadian university. Study 1 (N = 203) employed exploratory factor analysis and correlational analysis, Study 2 (N = 153) employed confirmatory factor analysis and replicated validation in study 1, and Study 3 (N = 118) tested temporal consistency and provided further evidence validating the scale. Robust evidence emerges supporting the factor structure, reliability, and validity of the AAS. The findings not only support the use of the AAS in research, they also offer implications for pedagogical strategies aimed at alleviating NNSs’ accent anxiety.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».