Request Strategies by Second Language Learners of English: Pre- and Post-head Act Strategies
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the speech act of request by Saudi high- and low-level learners of Australian English. All participants were asked to take part in three different role plays, which varied according to the relative power relationship between the informant and the conductor. We found that high-level learners did not considerably differ from low-level learners in terms of pre- and post-head act strategies, and request strategies; thereby indicating that proficiency level does not have a significant impact on L2 learners’ choice of pre- and post-head act strategies and request strategies. However, both groups of learners deviated from Australian English native speakers in terms of post-head act and request strategies. In light of the social variable (power) influence, it was found that power affected both groups of learners, along with the native speaking group, in terms of pre- and post-head act strategies. However, power did not have an impact on the SLL group, while it did have an effect on the high-level group, along with the native speaking group, in terms of request strategies. Thus, there is no apparent correlation between the social variable (power) and L2 learners’ use of pre- and post-head act strategies, while power positively correlates with L2 learners’ proficiency level regarding their use of request strategies. Key words: Interlanguage pragmatics; Speech act of requests; L2 learners
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».