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Record W6981616474

Est-ce que la reconnaissance de la prosodie émotionnelle dans la langue française est modulée par les accents régionaux français et québécois ?

2023· dissertation· fr· W6981616474 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDigital Economy and Work Transformation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)FrenchIntelligibility (philosophy)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : La prosodie de la parole, c'est-à-dire les variations du ton de la voix lorsque l'on parle, joue un rôle clé dans les interactions sociales en apportant entre autres des informations importantes liées à l'identité, l'état émotionnel ou encore l'origine géographique. La prosodie est modifiée par les accents d’une personne, en particulier si elle parle une langue étrangère. Ces accents ont un impact important sur la façon dont la parole est reconnue, avec des conséquences significatives sur la façon dont le locuteur est perçu socialement, comme une baisse d’empathie ou encore une moins grande confiance. Cependant, il est moins clair si cet impact, généralement négatif, persiste dans le contexte des accents régionaux qui constituent des variations plus subtiles du signal vocal. Objectif et hypothèse : L'objectif de ce présent mémoire est de comprendre comment des individus francophones de différentes régions (France, Québec) expriment et reconnaissent des phrases émotionnelles prononcées par des personnes originaires de la même région ou non. Plusieurs études suggèrent un avantage de groupe, qui renvoie à l’idée que même si les émotions pourraient être reconnues de manière universelle, nous reconnaissons mieux les productions émotionnelles de personnes de notre propre groupe culturel que de personnes extérieures à ce groupe. Est-ce que cet avantage persiste dans le cas des accents régionaux, pour lesquels deux populations partagent la même langue ? Cette question reste très peu étudiée et ne l’a jamais été avec la langue française. Nous souhaitons 1) créer et valider une banque de phrases émotionnelles prononcées en français avec des accents de France et du Québec ; 2) caractériser les profils acoustiques de ces productions émotionnelles. Sur la base de données de la littérature (e.g., Mauchand et Pell, 2020), nous nous attendons à ce que les québécois (Qc) montrent une prosodie émotionnelle plus expressive que les Français (Fr). Méthode : Nous avons créé de courtes phrases émotionnelles dans 5 émotions (Joie, Tristesse, Colère, Fierté, Honte), prononcées par des acteurs quebecoie.s.es et français. Cette de banque de stimuli a été validé avec une étude en ligne par des françaises et québécoises. 4 Avec un modèle général mixte, nous avons analysé les paramètres vocaux: moyenne et l’écart type de la fréquence fondamentale, l’écart-type et la moyenne de l'intensité, Shimmer moyen, Jitter, HNR, l’indice Hammarberg, pente spectrale et durée des phrases. Résultats : Les paramètres de la fréquence fondamentale moyenne (F0M), d’intensité, de durée, de pente spectrale et d’indice Hammarberg sont significativement différents selon les émotions et entre les origines, Nous avons aussi noté une interaction entre les sexes des locuteurs et leurs origines. De manière globale, sur les cinq émotions considérées, les Fr parlent avec une F0M plus élevée, sauf pour la tristesse. Les Qc parlent eux, pour toutes les émotions, avec une plus grande intensité et une plus longue durée. Au final, nous pouvons considérer que les Qc expriment de manière plus prononcée les émotions que les Fr, sauf au niveau de la colère. En ce qui concerne les différences liées au sexe des locuteurs, nous avons remarqué que les hommes Qc ont une prosodie émotionnelle plus forte que les hommes Fr. Des différences entre les femmes Qc et Fr ont été seulement observées dans les émotions de honte et de fierté, des émotions plus sociales. Conclusion : Nous avons pu caractériser l’expression vocale émotionnelle des Fr et Qc qui, malgré leur langue commune, s’expriment de manière très distincte pour transmettre leurs émotions. Ces résultats ouvrent des perspectives intéressantes sur les interactions interculturelles d’une même langue mais de régions différentes et confirment la prosodie de langage, en particulier émotionnelle, comme un véritable marqueur identitaire.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.402
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0080.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.202
Teacher spread0.194 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
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