Gender Analysis of Writing E-Mails Received from Graduate Students at Saudi Universities
Notice bibliographique
Résumé
The relationships students form with faculty play a critical role in their success at university, it can ease students’ fears about seeking assistance on assignments and other issues they may encounter. Therefore, e-mails have become an important part of the educational process. Accordingly, this study aims to explore the impact of gender orientation on the language used by Saudi students writing e-mails to their instructors at Saudi universities. The study depends on Media-Richness Theory (MRT). It intends to stay away from misinterpretation or disarray in cross-gender communications and encourage instructors and students to gain more familiarity with common communication styles in Saudi Arabia. MRT is used to analyze three linguistic features, namely abbreviations, emoticons, and word length. This study utilized a quantitative research design. Considering 24 e-mail samples, 12 were received from male students and 12 were from females. Among male students, the findings indicate that abbreviations are used in their e-mail communications but less often by female students. With regards to emoticons, female students tend to use them more frequently than male students. Lastly, in the case of word length, female students appeared with a significant number of words per e-mail, whereas few male students did.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».