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Enregistrement W6992382011

L'impact de l'allongement hésitatif sur les jugements de véracité

2023· other· fr· W6992382011 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguistic analysisEPICPhraseology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il existe peu de recherches sur les variables phonétiques impliquées dans les jugements de véracité. Cette recherche vise à déceler l’impact de l’allongement hésitatif sur les jugements des locuteur·trice·s du français québécois par rapport à la véracité d’un énoncé entendu. Plus précisément, nous cherchons à savoir si l’hésitation par l’allongement de la voyelle finale d’un mot a une influence sur notre perception de la véracité de ce que dit un·e locuteur·trice. Si oui, a-t-on tendance à juger plus sévèrement ce·tte locuteur·trice lorsque cet allongement est fait sur une catégories grammaticale particulière (pronom, auxiliaire, verbe infinitif, participe passé du verbe principal, participe passé d’un semi-auxiliaire, déterminant, nom, préposition)? Pour répondre à cette question, nous avons enregistré une locutrice du français québécois lors de la production orale de 26 phrases de structures similaires (nombre de syllabes et de mots) et au contenu le plus neutre possible, et nous avons inséré, par analyse-resynthèse à l’aide de Praat, des allongements hésitatifs à différents endroits dans chacune des phrases. Le corpus final était donc constitué de 104 phrases à tester : 26 sans hésitation, 78 avec hésitation. Ces phrases ont été distribuées de manière semi-aléatoire dans six tests de perception différents, chacun présenté à différents groupes de dix particpiant·e·s. Chaque groupe comprenait cinq hommes et cinq femmes, pour un total de 60 participant·e·s. Les participant·e·s étaient des locuteur·trice·s natif·ve·s du français québécois, n’ayant aucun trouble auditif ou de la parole connu et n’ayant jamais reçu de formation sur la détection du mensonge. Les participant·e·s jugeaient chaque phrase de leur test respectif sur une échelle de 1 à 7 par rapport à sa véracité perçue. Les résultats ont été analysés statistiquement pour vérifier l’impact de l’allongement hésitatif de chacune des catégories grammaticales à l’étude sur les jugements de véracité. Les résultats ont révélé que les phrases contenant un allongement hésitatif étaient généralement moins crues que les phrases originales (sans allongement), en particulier lorsque l'allongement était sur le déterminant, la préposition et possiblement le verbe infinitif. Nous avons observé trois types de profils de participant·e·s : confiant·e·s, méfiant·e·s et ambivalent·e·s. Le groupe méfiant avait tendance à juger un allongement du déterminant, de la préposition, du participe passé semi-auxiliaire et de l'auxiliaire plus sévèrement qu'aucun allongement. Le groupe confiant avaient tendance à ne juger que l'allongement du déterminant de cette façon. Pour le groupe ambivalent, la différence n'était significative qu'entre l'allongement du participe passé semi-auxiliaire et le déterminant, un allongement sur ce participe passé étant pour eux plus crédible qu'un allongement sur le déterminant. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : perception de la parole, allongements hésitatifs, jugements de véracité, hésitation, mensonge

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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