Intelligibilité, compréhensibilité et accent perçu de locuteurs hispanophones de français langue seconde selon des locuteurs francophones ayant différents degrés de familiarité avec l'espagnol
Notice bibliographique
Résumé
Les hispanophones adultes qui apprennent le FLS à Québec doivent affronter les défis de se faire comprendre par leurs interlocuteurs (Beaulieu et al., 2021). Moyennant quelques efforts, ils peuvent y réussir, mais ils n’ont aucun contrôle sur le profil de leurs interlocuteurs. Les recherches actuelles ont abordé les facteurs influençant l’intelligibilité, la compréhensibilité et l’accent perçu, mais la plupart de ces études se sont focalisées sur l’anglais L2. À notre connaissance, seuls Bergeron et Trofimovich (2017) se sont concentrés sur les hispanophones dans le contexte de l’apprentissage du FLS. Afin de combler cette lacune, nous avons posé ces deux questions de recherche : quel est l’effet du degré de familiarité d’interlocuteurs francophones avec l’espagnol sur l’évaluation de l’intelligibilité, la compréhensibilité et l’accent perçu dans le discours d’apprenants hispanophones de FLS?; quelles sont les erreurs linguistiques qui influencent le plus la compréhensibilité du discours d’apprenants hispanophones de FLS, selon des interlocuteurs francophones avec différents degrés de familiarité avec l’espagnol? Trois groupes de participants ont évalué les enregistrements des discours produits par des locuteurs hispanophones de FLS : Québécois francophones ayant au moins un niveau oral intermédiaire en espagnol L2 (groupe 1), Québécois francophones n’ayant pas appris formellement l’espagnol, mais étant régulièrement exposés au français avec un accent étranger hispanophone (groupe 2) et Québécois francophones n’ayant reçu aucune formation en enseignement, en linguistique, en pédagogie ou en psychologie, ne parlant pas l’espagnol L2 et n’étant pas exposés régulièrement au français avec un accent hispanophone (groupe 3). Pour répondre à nos questions de recherche, nous avons opté pour les instruments suivants : la transcription d’un enregistrement produit par un des locuteurs hispanophones pour évaluer l’intelligibilité et une échelle de Likert a servi à évaluer la compréhensibilité, l’accent perçu et les erreurs qui pourraient influencer l’évaluation de la compréhensibilité. Les participants résidaient dans différentes régions de la province de Québec. Les données recueillies ont été analysées grâce à une ANOVA à un facteur afin de déterminer s’il existait des différences en termes d’intelligibilité, de compréhensibilité et d’accent perçu entre les trois profils de locuteurs francophones (question de recherche 1). Une analyse corrélative et de régression linéaire a par ailleurs été menée pour déterminer les types d’erreurs influençant le plus le jugement de la compréhensibilité (question de recherche 2). Les résultats révèlent qu’il n’existe pas de différence significative au niveau de l’intelligibilité, de la compréhension et de l’accent perçu pour les Québécois francophones ayant différents degrés de familiarité avec l’espagnol. Les erreurs de voyelles, les erreurs de consonnes, les marques d’hésitation et les erreurs grammaticales peuvent potentiellement prédire la compréhensibilité. Ce constat pourrait faciliter la sélection des types d’erreurs à cibler pour les enseignants et les futurs enseignants de FLS. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : intelligibilité, compréhensibilité, accent perçu, français langue seconde
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».