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Enregistrement W6981616474

Est-ce que la reconnaissance de la prosodie émotionnelle dans la langue française est modulée par les accents régionaux français et québécois ?

2023· dissertation· fr· W6981616474 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)FrenchIntelligibility (philosophy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : La prosodie de la parole, c'est-à-dire les variations du ton de la voix lorsque l'on parle, joue un rôle clé dans les interactions sociales en apportant entre autres des informations importantes liées à l'identité, l'état émotionnel ou encore l'origine géographique. La prosodie est modifiée par les accents d’une personne, en particulier si elle parle une langue étrangère. Ces accents ont un impact important sur la façon dont la parole est reconnue, avec des conséquences significatives sur la façon dont le locuteur est perçu socialement, comme une baisse d’empathie ou encore une moins grande confiance. Cependant, il est moins clair si cet impact, généralement négatif, persiste dans le contexte des accents régionaux qui constituent des variations plus subtiles du signal vocal. Objectif et hypothèse : L'objectif de ce présent mémoire est de comprendre comment des individus francophones de différentes régions (France, Québec) expriment et reconnaissent des phrases émotionnelles prononcées par des personnes originaires de la même région ou non. Plusieurs études suggèrent un avantage de groupe, qui renvoie à l’idée que même si les émotions pourraient être reconnues de manière universelle, nous reconnaissons mieux les productions émotionnelles de personnes de notre propre groupe culturel que de personnes extérieures à ce groupe. Est-ce que cet avantage persiste dans le cas des accents régionaux, pour lesquels deux populations partagent la même langue ? Cette question reste très peu étudiée et ne l’a jamais été avec la langue française. Nous souhaitons 1) créer et valider une banque de phrases émotionnelles prononcées en français avec des accents de France et du Québec ; 2) caractériser les profils acoustiques de ces productions émotionnelles. Sur la base de données de la littérature (e.g., Mauchand et Pell, 2020), nous nous attendons à ce que les québécois (Qc) montrent une prosodie émotionnelle plus expressive que les Français (Fr). Méthode : Nous avons créé de courtes phrases émotionnelles dans 5 émotions (Joie, Tristesse, Colère, Fierté, Honte), prononcées par des acteurs quebecoie.s.es et français. Cette de banque de stimuli a été validé avec une étude en ligne par des françaises et québécoises. 4 Avec un modèle général mixte, nous avons analysé les paramètres vocaux: moyenne et l’écart type de la fréquence fondamentale, l’écart-type et la moyenne de l'intensité, Shimmer moyen, Jitter, HNR, l’indice Hammarberg, pente spectrale et durée des phrases. Résultats : Les paramètres de la fréquence fondamentale moyenne (F0M), d’intensité, de durée, de pente spectrale et d’indice Hammarberg sont significativement différents selon les émotions et entre les origines, Nous avons aussi noté une interaction entre les sexes des locuteurs et leurs origines. De manière globale, sur les cinq émotions considérées, les Fr parlent avec une F0M plus élevée, sauf pour la tristesse. Les Qc parlent eux, pour toutes les émotions, avec une plus grande intensité et une plus longue durée. Au final, nous pouvons considérer que les Qc expriment de manière plus prononcée les émotions que les Fr, sauf au niveau de la colère. En ce qui concerne les différences liées au sexe des locuteurs, nous avons remarqué que les hommes Qc ont une prosodie émotionnelle plus forte que les hommes Fr. Des différences entre les femmes Qc et Fr ont été seulement observées dans les émotions de honte et de fierté, des émotions plus sociales. Conclusion : Nous avons pu caractériser l’expression vocale émotionnelle des Fr et Qc qui, malgré leur langue commune, s’expriment de manière très distincte pour transmettre leurs émotions. Ces résultats ouvrent des perspectives intéressantes sur les interactions interculturelles d’une même langue mais de régions différentes et confirment la prosodie de langage, en particulier émotionnelle, comme un véritable marqueur identitaire.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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
Publié2023
Routes d'admission1
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