Dominant and Gender-Specific Tendencies in the Use of Discourse Markers: Insights from EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
This study followed two objectives: it primarily investigated the types of discourse markers (DMs) used in thespoken language of Iranian advanced EFL learners, and then explored the possible impact of gender on theparticipants’ use of DMs. To this end, 40 male and female EFL learners selected from an English language instituteparticipated in this study. The data were gathered through class observations. The researchers used Fraser’staxonomy of DMs and Fung’s category of interpersonal DMs as the theoretical framework of the study. To analyzethe data descriptive and inferential statistics were used. Results of the frequency test revealed that “and” was themost commonly used elaborative DM, whereas “but” was the most frequent contrastive DM. “Because” and “by theway” were respectively the only reason and topic-related DMs used by the participants, while “sure” was the mostfrequent interpersonal DM. In addition, results of the chi-square test revealed that learners significantly employedinterpersonal DMs more than the other sub-classes of DMs. Concerning the role of gender in the use of DMs, resultsdemonstrated that females significantly used more DMs compared with the males.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».