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Enregistrement W4366570438 · doi:10.5430/wjel.v13n5p347

Emotional Resonance of Arabic-English Bilinguals

2023· article· en· W4366570438 sur OpenAlexvenueno aff
Rawan Kh. Alenezi, Yousuf B. AlBader

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionPsychologyArabicContext (archaeology)Likert scaleViewpointsLinguisticsAge of AcquisitionFirst languagePoint (geometry)Cognitive psychologyDevelopmental psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Sapir-Whorf hypothesis has inspired many researchers to investigate the relationship between language and thought. However, little attention has been paid to Arabic. The current study aimed to examine Arabic-English bilinguals’ perceptions of emotional words in their first and second languages. In addition, the current study aimed to detect whether gender is a significant variable affecting individuals’ viewpoints. The sample consists of 20 men and 29 women, with ages ranging from 19 to 31 years. The study adopted both qualitative and quantitative methods in which the participants rated each question on a 5-point Likert scale. In addition, open-ended questions obtained informative responses from the participants. An independent t-test was used to detect differences between men and women. The results indicate that Arabic-English bilinguals feel higher emotional intensity when using their first language than when using their second. In addition, the participants’ independent variables, such as frequency of use, language proficiency, and context of acquisition, were significant because they affected their perception of emotional words in their first and second languages. Moreover, the results did not indicate any gender differences between men and women. Thus, this study provides insights into Arabic-English bilinguals’ perceptions of emotional terms in both languages.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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