Cross-cultural study of stance and engagement markers in motivational speeches
محل انتشار: پژوهش های زبان شناسی، دوره: 15، شماره: 2
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 107
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JRLU-15-2_004
تاریخ نمایه سازی: 15 آذر 1402
چکیده مقاله:
This cross-cultural study aims to examine how Iranian and American motivational speakers employ metadiscourse devices as a convincing tool to interact with their audience. To this end, eight motivational speeches in English and Persian were randomly selected from ۲۰۱۵ to ۲۰۲۱, and analyzed for the use of stance (i.e., hedges, boosters, attitude markers, and self-mentions) and engagement (i.e., reader-pronouns, directives, questions, shared knowledge, and personal asides) expressions. The findings showed that self-mention and attitude markers were the most frequently used stance markers in English and Persian corpus, respectively. Moreover, hedges found to be the least frequently used stance markers in the two corpora. With regard to the use of engagement markers, results showed that reader pronoun is the most frequently used engagement markers, and shared knowledge and personal asides were the least frequently used engagement markers in both languages. Finally, the results of chi-square test showed statistically significant differences in the use of stance and engagement expressions in the two languages, confirming cultural septicity nature of metadiscourse markers, and that speakers of different languages employ interactional devices according to their context.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Maryam Farnia
Assistant Professor of Applied Linguistics, Department of English Language and Literature, Payame Noor University, Tehran, Iran
Zahra Shirzadkhani
MA in English Language Teaching, Department of English Language and Literature, Payame Noor University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :