Perception of French speech-in-noise: the effects of native background and second dialect exposure
Notice bibliographique
Résumé
While research has shown that native production patterns can change after living in a region where a second dialect (D2) of their native language is spoken, relatively little is known about how speech perception changes after D2 exposure in adulthood. This study explores this topic by examining how varying degrees of exposure to Quebec French (QF) and Hexagonal French (HF, i.e. French of continental France) affect comprehension of speech in these dialects. To test the competing effects of native dialect and D2 exposure, a cross-dialectal speech-in-noise (SIN) perception experiment was conducted among both mobile and non-mobile speakers of QF and HF. Results show an own-dialect advantage for all groups in the perception of QF and HF SIN. However, this advantage is smaller for the mobile groups, and particularly for the mobile HF listeners. While results indicate perceptual adaptation among both mobile groups due to D2 exposure, stronger evidence for such an effect is found for the mobile HF vs. mobile QF listeners. Generally, these findings suggest that, while perceptual change can occur due to extended, post-adolescent D2 exposure, the extent of such change is mediated by the global prestige of a dialect and, relatedly, listeners' past exposure to this dialect.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».