AUDIBLE MINORITIES AND DISCRIMINATION: AN OVERVIEW
Bibliographic record
Abstract
Este artículo presenta una investigación sobre la importancia de la pronunciación nativa o casi nativa del L2 o L3 de una persona y los prejuicios que enfrentan aquellos que hablen una forma acentuada de un idioma mayoritario. Para llegar a sus conclusiones, el artículo analiza investigaciones centradas en el aprendizaje del inglés como L2 o L3 realizadas en los últimos 50 años. Se concentró en el impacto del discurso acentuado y los prejuicios a favor y en contra de los hablantes acentuados de un idioma mayoritario e identifica dónde convergen y divergen estos hallazgos. Estos resultados también indican que las preocupaciones de los investigadores han cambiado a medida que la percepción de los extranjeros en las sociedades de habla inglesa ha cambiado con el tiempo. Los grupos dentro de grupos se identifican como importantes para determinar los valores relativos de los acentos y que los hablantes acentuados constituyen una minoría audible y ejercen presión sobre sus miembros para mantener el "acento" de su discurso. Al definir la naturaleza de una minoría audible, el artículo indica que este puede ser un factor tan poderoso como el del color de la piel en algunas sociedades. Al final, cuestiona si la meticulosa uniformidad en el lenguaje hablado es importante o incluso deseable. El artículo concluye sugiriendo que el problema de la minoría audible es más del oyente que del hablante, ya que muchos de los mitos que rodean el acento y la inteligibilidad se han demostrado falsos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".