The relationship between accentedness and perceived friendliness, intelligence, and employability: A Montreal-based investigation
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates and characterizes potential relationships between accentedness and three language attitude traits: friendliness, intelligence, and employability, in a comparison of L1 English and L1 non-English individuals. Using a direct approach method and situated in the broader English as a Lingua Franca (ELF) context, this research is intended to provide insights for the second language speaker of English regarding the perception of their accented speech. Insights into such perceptions are of high concern to the second language speaker, whose accented speech output is inherently linked with positive or negative judgments by listeners. These judgments are prevalent, subjective, and significantly impact outcomes of opportunity among second language speakers. Twelve-item questionnaires were issued to the sample population, and their responses collated and analyzed for statistical significance. The findings indicate a difference in mean ratings of the measures of friendliness, intelligence, and employability between English and non-English L1 raters, though at a significance level precluding rejection of the null hypothesis. However, significant correlations were observed between ratings of friendliness, intelligence, and employability, and between ratings of accentedness and intelligence. These findings suggest that participants perceived more highly accented speech as less intelligent. Furthermore, ratings of friendliness, intelligence, and employability were closely interrelated across participants. Additional research is suggested to evaluate these relationships, oriented around achieving a wider and more representative population sample, and further investigation of the friendliness, intelligence, and employability constructs for sub-dimensionality.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».