Notice bibliographique
Résumé
Although a number of interlanguage studies on apologies have been conducted, there has been no study of apologies among Thai EFL learners that differentiates between learners with high and low levels of exposure to the target language. This study, differentiating between learners with high and low levels of exposure to the target language, addresses two research questions: (i) What are the similarities and differences between perception of offense context of Thai EFL learners and native speakers of English? (ii) What are the similarities and differences between apology strategies used by Thai EFL learners and native speakers of English? Data for the analysis came from a questionnaire consisting of 12 scenarios eliciting different offense contexts. The participants were divided into four groups: native speakers of English (NEs), native speakers of Thai (NTs), Thai EFL learners with high exposure to the target language (TEHs) and Thai EFL learners with low exposure to the target language (TELs). The results revealed that due to the influence of cultural background, the learners’ perception of offense context was dissimilar to the NEs in certain respects. However, the investigation of apology strategies showed that compared to the TELs, the TEHs’ apology strategies tended to be less influenced by their cultural background and more similar to the NEs’. Providing support for levels of exposure to the target language, as individual differences vary in L2 pragmatic development, the study sheds light on pedagogical intervention that may enhance learners’ pragmatic competence.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».