A Contrastive Study of the Use of Apology Strategies by Saudi EFL Teachers and British Native Speakers of English: A Pragmatic Approach
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the apology strategies used by 30 British native speakers of English and compares them with those employed by 30 Saudi EFL teachers, using a Discourse Completion Task (DCT). The study considers expressions of regret based on gender, cultural differences and severity of the offence. It is a quantitative, descriptive research study; it relies in its data collection process on a DCT whose reliability and internal and external validity are verified. It investigates three categories of variables types: binary, nominal and ordinal. The binary variables refer to gender, i.e., male and female, the nominal category is concerned with Arabic and English languages, and ordinal variables refer to the most frequent apology strategies employed by the respondents. The present study uses a quantitative method of data analysis which employs descriptive statistics (i.e., frequency analysis and percentages) in order to address the research questions and indicate the types of apology strategies that are frequently used by the speakers of the two investigated groups. The findings show different ways of using apology strategies by the two investigated groups based on the variables considered. Finally, the study concludes with some pedagogical implications for EFL teachers in the Kingdom of Saudi Arabia (KSA).
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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 | 0,000 | 0,044 |
| 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 ».