Thai University Students’ Use of Yes/No Tokens in Spoken Interaction
Notice bibliographique
Résumé
Adopting the interactional linguistic framework, the study aimed at exploring the range and frequency of interactional functions of yes/no tokens used by Thai university students of A2 proficiency in their English conversation, and contrasting their use with that of English native speakers (ENSs). The data was derived from 83, two-three party role-play conversations of approximately three–five minutes long obtained from conversation classes that were transcribed and analyzed. The findings revealed the students’ use of yes tokens in the following order of functional frequency: acceptance, confirmative response, positive alignment, acknowledgment, topic shift and self-confirmation. By contrast, no tokens were employed most often to disconfirm/disagree, followed by doing disappointment, restatement and negative alignment. Additionally, the students appeared to overuse yes tokens to fulfill certain functions for which ENSs usually deployed other expressions, and had difficulty giving grammatical short answers with the tokens. Furthermore, unlike ENSs, they often used these tokens alone, repeatedly or redundantly with other expressions of the same functions. It was suggested that students be made aware of grammatical expressions that can co-occur with yes/no tokens in giving short answers, and especially of a wider range of expressions commonly used in a specific context and various contexts in which an expression can be appropriately used.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».