Intercultural Communication in the Temple: Challenges and Strategies for Thai Monks Using English to Share Buddhist Teachings
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the intercultural communication challenges and strategies employed by Thai Buddhist monks when engaging with international visitors in English. Guided by Byram’s Intercultural Communicative Competence (ICC) model, the research identifies cognitive, behavioral, affective, and developmental challenges faced by monks in conveying complex Buddhist teachings across linguistic and cultural boundaries. Utilizing a mixed-methods approach, 30 monks participated in surveys, and a subset of 10 monks engaged in semi-structured interviews. The findings reveal that cognitive challenges, particularly the translation of culturally specific Buddhist concepts, present significant obstacles. Behavioral and affective challenges, such as adapting non-verbal cues and managing emotional responses, further influence monks’ intercultural interactions. Additionally, developmental challenges highlight the gradual enhancement of intercultural competence through practice, reflection, and experience. To address these challenges, monks employ strategies closely aligned with Byram’s ICC model, including the use of simplified language, culturally relevant examples, empathy, and critical cultural accommodations. These strategies raise inclusivity, mutual respect, and effective intercultural dialogue. The study underscores the importance of intercultural competence training within religious contexts, advocating for skill development in adaptability, empathy, and culturally sensitive communication. By providing a detailed understanding of intercultural competence within religious education, this research highlights the dynamic and ongoing process of growth and adaptation in cross-cultural spiritual engagement.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».