MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2612208173

Misuses of English Intonation for Chinese Students in Cross-Cultural Communication

2017· article· en· W2612208173 sur OpenAlexvenueno aff
Shuying Huo, Quan Luo

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntonation (linguistics)PsychologyChinaLinguisticsCross-cultural communicationRoot (linguistics)CommunicationHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasingly cross-cultural communications bring about more English learners in China. With attitudinal and discourse functions, English intonation plays an important part in cross-cultural communication. However, students in China have insufficient awareness of the important role intonation plays. Some students fail to tell the real intentions conveyed by the intonation of the speaker. Others misuse  English intonations and lead to misunderstandings. These will have negative effects on a successful cross-cultural communication. Based on the former researches, this paper focuses on analyzing the common types of intonation misuses and exploring their root causes. It points out that the negative transfer of Chinese is one of the root causes for indecent intonation, and then comes up with several suggestions on how to avoid indecent intonations. It argues that learners should firstly realize the difference between Chinese and English intonation, focus more on intonation learning with a sound motivation and cultivate good learning strategies so as to reduce the negative transfer from Chinese and avoid indecent intonation. As more people realized the importance of  intonations, decent intonation will help them achieve more and more successful cross-cultural communication.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCross-cultural communicationMême sujetEFL/ESL Teaching and LearningTravaux en français237 207