Second Language Learners’ Attitudes Towards French Varieties: The Roles of Learning Experiences and Social Networks
Notice bibliographique
Résumé
People often believe that certain language varieties are more prestigious than others (e.g., Kircher, 2014; Zhang & Hu, 2008), which can cause speech from perceived substandard varieties to trigger biases and inform social judgements of the speaker (Giles & Billings, 2004). These language-centered biases likely develop from classroom or cultural experience (Giles et al., 1974), but it is largely unknown what types of language experience and exposure might mitigate language biases, especially for second language (L2) learners engaged in classroom language learning. This study’s goal was to extend the limited knowledge on the effects of experience on L2 learners’ language-centered biases by focusing on L2 French learners’ attitudes towards different French varieties. \n \nParticipants included 106 L2 French learners from various proficiency levels engaged in L2 French learning in Montreal, a city characterized by negative attitudes towards speakers of Quebec French. Participants rated two audios recorded by native speakers from France in a listening comprehension task, with one of the two speakers introduced as a speaker of Quebec French. They described their language learning experience, filled out a French social network questionnaire, and completed a French proficiency test. Results showed that participants engaged in reverse linguistic stereotyping, preferring to speak like one speaker significantly more than the other, based on the speaker’s assumed identity, not actual speech. Speech ratings were also largely associated with participants’ positive experiences in Quebec. Findings have implications for the use of speech models in L2 teaching and for the mitigation of language-centered biases in L2 classrooms.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».