The Realization of Complaint Strategies among Iranian Female EFL Learners and Female Native English Speakers: A Politeness Perspective
Notice bibliographique
Résumé
<p>Speech acts are interesting areas of research and there has been much research on speech acts. Complaint is a type of speech act and how to use it in interaction is important to EFL learners. The complaint strategies employed by Iranian female EFL learners and female English native speakers were compared in this study. Also, the effects of contextual variables (Social distance and Social power) on the choice of complaint strategies by Iranian female EFL learners and female native English speakers were studied in this research. Thirty Iranian female EFL learners and thirty female native English speakers participated in this study. The two instruments which were used in this study included Oxford Placement Test (OPT) and Discourse Completion Test (DCT). The (DCT), as an open-ended questionnaire was administrated to them to elicit complaint speech acts. Then, the collected data were analyzed according to a modified taxonomy of complaint strategies proposed by Trosoborg (1995). The results indicated that there was a significant difference between Iranian female EFL learners and female native English speakers in terms of using complaint strategies. Iranian female EFL learners used indirect complaint, while female native English speakers used the direct complaint more frequently; and contextual variables had a great influence on complaint strategy choice by participants of two groups.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,021 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».