Cross-Cultural Comparisons of English Request Speech Acts in Native Speakers of English and Chinese
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims at comparing the uses of the English request speech acts in native speakers of English and Chinese. An oral discourse completion task (ODCT) was used to collect data and the chi-square analysis method was applied to examine the data. From the results, the comparisons of request strategies and internal modifications between Chinese and English native speakers showed no significant differences; both groups frequently used indirect strategies. However, with regard to the use of alerts and external modifications, significant differences were found between these two groups. Further results also indicated the effects of social status and familiarity on both groups. To interlocutor in higher status, both groups showed significantly different usages of internal and external modifications. As to interlocutors in equal status, they performed different request strategies, alerts and external modifications. In addition, significant differences were found in the use of alerts to interlocutors in lower social status. To familiar interlocutors, both groups showed different usages in alerts and external modifications. To unfamiliar interlocutors, significant differences were also found in the use of alerts and external modifications. At last, Chinese native speakers with high and low proficiency levels showed significantly different usages in alerts. Key words : English request speech act; Oral discourse completion task; Chi-square analysis; English native speaker; Chinese native speaker
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».