Pragmatic Failure of Turkish EFL Learners in Request Emails to Their Professors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p class="apa">In an established convention regarding the e-mail communication setting, the e-mails should be linguistically polite to facilitate interaction by reducing the likelihood of conflicts and preventing pragmatic failure regarding the comprehension of any meaning conveyed by what is stated. These are potential problems for most English-as-a-foreign-language (EFL)/English-as-a-second-language (ESL) learners. Therefore, it is the aim of this study to investigate the issue in Turkish EFL context (i.e. the English request emails of Turkish EFL university students to their non-native professors). Specifically, the extent of directness used and the extent and nature of lexical modification employed by Turkish EFL students to mitigate their requests were examined by using authentic data. The data is a part of natural e-mail corpus of 34 Turkish EFL students’ e-mail requests to their two non-native foreign professors over a period of 2 months at English-medium University in Turkey. First, the corpus was coded via coding schemes, (see Appendices A and C) and ranked with a rubric (Appendix B). The results indicated that the Turkish EFL students’ e-mails involved a) direct strategies rather than conventional indirect strategies, b) overusing direct questions and ‘want’ statements, c) underused query preparatory questions, d) insufficient mitigation causing directness and impoliteness, and e) inappropriate greetings and closing statements affecting degree of direction. It is implicated that e-mail instruction (to recipient in various degrees) should be included in EFL books and curricula.</p>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle