The Investigation of Pragmatic Transfer in the Speech Act of Congratulations by Punjabi EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates pragmatic transfer in Punjabi EFL learners’ realization of the speech act of congratulations. For this purpose, 120 participants were asked to take part in the study, who were divided into four groups having 30 participants in each group: 30 native English (NE) speakers, 30 Punjabi EFL learners of the elite class, 30 Punjabi EFL learners of the middle class and 30 Punjabi EFL learners of the lower class. To elicit the data, a DCT having 12 situations based on social power and distance was used and for perception data, these situations were analyzed on the basis of four contextual variables (degree of familiarity, power, difficulty, and obligation in expressing congratulations) in the form of SRQ. The criteria for the analysis of negative pragmatic was set on the differences found in the responses of the participants and the positive pragmatic transfer was based on the similarities between the responses of the participants. The data was coded and analyzed under the taxonomy of congratulations proposed by Elwood (2004). The results of the study indicated the presence of negative pragmatic transfer in three different strategies of congratulation (IFID, OOGW and Overlapped) and the remaining of the strategies indicated the existence of positive pragmatic transfer. The findings of the study show the cultural influence on the use of congratulation strategies by Punjabi EFL learners. The results of the study might be pedagogical significance and could prove helpful for policymaker and syllabus designer as well within Pakistani context.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».