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Enregistrement W7029139095

Intelligibilité, compréhensibilité et accent perçu de locuteurs hispanophones de français langue seconde selon des locuteurs francophones ayant différents degrés de familiarité avec l'espagnol

2024· other· fr· W7029139095 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies on Reproduction, Gender, Health, and Societal Changes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFirst languageStress (linguistics)French
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,213 · 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
Publié2024
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