A cross-cultural study of condolence strategies in a computer-mediated social network
Notice bibliographique
Résumé
Among the various speech acts, an under-investigated one is condolence speech act. The present study sought to investigate the verbal strategies of expressing condolence used by (1) Iranian native speakers of Persian, (2) Iranian EFL (English as a Foreign Language) learners, and (3) American native speakers of English. Accordingly, a total of 200, 42, and 50 responses were collected respectively from the informants who responded to an obituary post followed by a picture consisting of a situation related to the news of a celebritys death on Instagram (In the case of Iranians: Morteza Pashaii , a famous singer in the case of Americans: B. B. King , an American singer-songwriter). After creating a pool of responses to the death announcements and through careful content analysis, the utterances by native Persian speakers, EFL learners, and native English speakers were coded into seven, nine, and seven categories, with expression of affection ( n = 109, 46.38%), wishes for the deceased ( n = 34, 59.64%), and wishes for the deceased ( n = 32, 23.70%) being the most prevalent ones, correspondingly. Moreover, tests of Chi-square revealed that there was a statistically significant difference among the three groups. The results showed that there were significant differences among the participants in terms of using condolence strategies in Expression of affection (love and grief), Wishes for the deceased, Expression of shock, use of address terms, expression of gratitude, Offering condolences, expression of happiness for his peaceful death, and Seeking absolution from God categories, with Expression of affection being the most prevalent one among Iranian Persian speakers. The findings have pedagogical implications for EFL teachers as wells as textbook and course designers.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».