ฝึกพูดภาษาอังกฤษด้วยเทคนิค Shadowing จากวิดีโอ: Why women’s clothing sizes don’t make sense

เลือกโหมดฝึก

แต่ละโหมดจะเปิดห้องฝึกแบบเต็มจอ

46 ประโยค

หากประโยคสั้นหรือยาวเกินไป กดที่ Edit เพื่อปรับแก้

Look at this note. It's from the Blue Book Modeling Agency in 1945.

It says Norma Jean, who you might also know as Marilyn Monroe, was in fact, a size 12.

LYNN BOORADY: She was.

but back in the 50s, a size 12 was very thin.

That was a model.

You know, a size 12 then would be about a size 6 now.

Well, to be exact, she would be a size 8 at Topshop, 6 at Zara, and 4 to 6 at American Apparel.

..to actually show you the inconsistencies, I went shopping.

I bought 3 jeans at 3 different stores, all in the same size.

We’re already off to a bad start.

These all look different.

This is not a 4.

This one is the one in the middle.

This one fits!

Hold up. It won’t zip.

I give up. Let’s wind back a little bit.

It was the Napoleonic wars and later the Civil War in the US that demanded a sizing system for the mass production of clothing for the first time.

It was for men’s uniforms.

After that, men’s suit sizes were based on the chest measurement and the rest was calculated accordingly, assuming that their bodies were in proportion.

The demands for mass production of uniforms escalated and ready-made clothing became really popular.

By the end of the nineteenth century, most people were wearing ready-made clothes.

In 1939, the US government funded statisticians to collect the weight and 58 measurements of 15,000 women.

LYNN BOORADY: They only used white women, even though they took measurements of women of color, they didn’t include them in the study or the calculations.

The women who would’ve turned out for these studies were the poor women because they would be paid.

So the data set even back then was possibly malnourished women, certainly poor women, and not very diverse group of women… and that’s what we started with.

They were looking for key measurements that could predict the sizes of other parts of the body, the way chest sizes had for men.

But women’s bodies, with variable breast and hip sizes, were much harder to summarize with a single number.

So, the data was used to create a system in 1958 with sizes from 8 to 42, an arbitrary number based on bust size, combined with a letter for height and a plus or minus for hips.

The sizing chart was really unpopular, so they made some updates, but finally in 1983 it was completely withdrawn.

In the 1970s and 80s, companies started labeling the sizes down, and adding lower numbers like 2, zero and now even double zero.

So the waist measurement that used to be a size 12 became an 8.

LYNN BOORADY: Vanity sizing specifically, is when the size on the label is lowered artificially, in order to tempt to get somebody to buy the garment.

So you’re appealing to the person’s vanity.

Sizing has become a marketing tool.

LYNN BOORADY: I think it’s done because the women are getting bigger, we’re just addressing that.

When the first standardizing chart came out in 1958 it was mostly built out of malnourished, white women.

Now, that there’s such a wide group of people to cover, the retailers are picking a certain group of people to sell to, honing in what works with that group and what doesn’t.

LYNN BOORADY: I think we’re more aiming for our own target markets.

So, when Abercrombie & Fitch does their sizing, they’re sizing to their target market not to me.

We kept tweaking that information until we sold more garments and could lower the return rate.

That means, even brands owned by the same company will have inconsistent sizes.

A size 8 at Banana Republic will have the same hip size as a size 2 at the Gap.

So if you get frustrated while shopping….

LYNN BOORADY: It’s not you, it’s the industry, it’s not women’s bodies, we’re fine the way we are.

They are just random numbers, they don’t mean anything.

And if you don’t like your size just cut it out of your clothes.

ดาวน์โหลดแอป

ทุกอย่างที่ต้องใช้เพื่อพูดได้คล่อง

AI ให้คะแนนการออกเสียงให้คะแนนทุกประโยค

ฝึก IPAเชี่ยวชาญทุกเสียง

คำศัพท์สร้างคลังคำของคุณ

เกมคำศัพท์เล่นไปเรียนไป

สแกน QR

Download on theApp Store Get it onGoogle Play

ช่องเดียวกัน

FOR YOU

วิดีโอแนะนำ

37 ประโยค

Fast Fashion: Is My Wardrobe the Problem?

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

48 ประโยค

People of Science with Brian Cox - Uta Frith on Alice Lee

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

167 ประโยค

The Cheating Double Standard Nobody Talks About

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

12 ประโยค

The World’s Most Average Person

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

67 ประโยค

Wearing Ease Demystified: The Body Cylinder Approach

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

373 ประโยค

The Truth On Modesty, Feminism, and Oppression

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

78 ประโยค

The real reason cheese is yellow

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

57 ประโยค

Little Women (2019) - Marriage Is an Economic Proposition Scene (3/10) | Movieclips

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

187 ประโยค

Im Pregnant...And 700lbs 🫠

Daily ConversationWorking Adults

64 ประโยค

Why One Income No Longer Pays For The American Dream

Business EnglishDaily ConversationUniversity Students

92 ประโยค

The Truth About Class Sizes (And Why It Matters)

Daily ConversationWorking Adults

คำศัพท์และข้อสังเกตด้านการพูดสำหรับบทเรียนนี้

บทเรียนฝึกพูดระดับ B2 นี้ใช้วิดีโอ “Why women’s clothing sizes don’t make sense” เป็นสื่อ คำที่ถูกพูดซ้ำบ่อยที่สุด: size, Boorady, sizing, lynn, measurement วิดีโอนี้มี 46 ประโยค และ 662 คำ สำหรับฝึกพูดตาม ช่วงที่มีเสียงพูดยาว 4:17 ผู้พูดพูดด้วยความเร็วเป็นธรรมชาติ ประมาณ 155 คำต่อนาที ใกล้เคียงกับบทสนทนาในชีวิตประจำวัน มีเพียง 80% ของคำที่อยู่ใน 3,000 คำที่ใช้บ่อยที่สุดในภาษาอังกฤษ คำศัพท์จึงค่อนข้างยาก

คำศัพท์สำคัญในวิดีโอนี้

คำที่ยากที่สุด 9 คำในวิดีโอ พร้อมคำอ่านและความหมาย:

คำศัพท์	คำอ่าน	ความหมาย
vanity คำนาม	/ˈvænəti/	ทิฐิ, มาน
cloth คำนาม	/klɒθ/	ผ้า
nineteenth คำคุณศัพท์	/ˌnaɪnˈtiːnθ/	ที่สิบเก้า
calculation คำนาม	/ˌkælkjuˈleɪʃn̩/	การคำนวณ
arbitrary คำคุณศัพท์	/ˈɑː.bɪ.tɹə.ɹi/	ดุลยพินิจ
calculate คำกริยา	/ˈkælkjʊleɪt/	คำนวณ
waist คำนาม	/weɪst/	เอว, สะเอว
minus	/ˈmaɪ.nəs/	ลบ
predict คำกริยา	/pɹɪˈdɪkt/	ทำนาย

กริยาวลีที่คุณจะได้ยิน

คำศัพท์	ความหมาย
give up คำกริยา	ยอมแพ้

การออกเสียงที่ควรระวัง

ผู้พูดใช้รูปย่อและรูปลดเสียง 12 ครั้ง เช่น we're, don't, didn't ให้พูดแบบสั้นตามที่ได้ยิน

เสียง “th”: cloth /klɒθ/, nineteenth /ˌnaɪnˈtiːnθ/, withdraw /wɪðˈdɹɔ/
เสียง “sh” และ “zh”: measurement /ˈmɛʒ.ə.mənt/, statistician /ˌstætɪsˈtɪʃn̩/, calculation /ˌkælkjuˈleɪʃn̩/, proportion /pɹəˈpɔɹʃən/
คำยาว — ลงเสียงหนักให้ถูกพยางค์: inconsistency /ˌɪnkənˈsɪstənsi/, inconsistent /ˌɪnkənˈsɪstənt/, arbitrary /ˈɑː.bɪ.tɹə.ɹi/, accordingly /əˈkɔɹ.dɪŋ.li/

เสียงที่คนไทยมักออกเสียงยาก:

เสียงท้ายคำ — ออกเสียงให้ครบ ไม่เปลี่ยนเป็นตัวสะกดแบบไทย: cloth /klɒθ/, standardize /ˈstæn.də.daɪz/, summarize /ˈsʌməˌɹaɪz/, nineteenth /ˌnaɪnˈtiːnθ/, minus /ˈmaɪ.nəs/
/v/ — ไม่ใช่ /w/ ให้ฟันบนแตะริมฝีปากล่าง: vanity /ˈvænəti/, variable [ˈvæɹ.i.ə.bl̩]
/z/ — เสียงก้อง ไม่ใช่ /s/: standardize /ˈstæn.də.daɪz/, summarize /ˈsʌməˌɹaɪz/, jeans /d͡ʒiːnz/

วิธีฝึกกับวิดีโอนี้

ฟังวิดีโอให้จบหนึ่งรอบโดยยังไม่ต้องพูด แล้วจดคำที่ยังไม่รู้จัก
เริ่มที่ความเร็ว 0.75× พูดตามทีละประโยค แล้วกลับไปใช้ความเร็วปกติเมื่อเริ่มคล่อง
อัดเสียงตัวเองแล้วเทียบกับต้นฉบับ โดยสังเกตคำอย่าง vanity, cloth, nineteenth เป็นพิเศษ

เทคนิค Shadowing คืออะไร?

Shadowing เป็นเทคนิคการเรียนรู้ภาษาที่ได้รับการรับรองทางวิทยาศาสตร์ พัฒนาขึ้นสำหรับการฝึกนักแปลมืออาชีพ วิธีการนี้เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: คุณฟังเสียงภาษาอังกฤษจากเจ้าของภาษาและพูดตามทันที — เหมือนเงาที่ตามผู้พูดด้วยช่วงเวลาห่าง 1-2 วินาที การวิจัยแสดงว่าเทคนิคนี้ปรับปรุงความแม่นยำในการออกเสียง ทำนองเสียง จังหวะ การเชื่อมเสียง การฟังเข้าใจ และความคล่องแคล่วในการพูดได้อย่างมีนัยสำคัญ

เทคนิค shadowing: อ่านคู่มือฉบับเต็มทีละขั้นตอน →

ฝึกพูดภาษาอังกฤษด้วยเทคนิค Shadowing จากวิดีโอ: Why women’s clothing sizes don’t make sense

เลือกโหมดฝึก

ดาวน์โหลดแอป

Why financial literacy education in the US sucks

How China is designing flood-resistant cities

Putin's war on Ukraine, explained

How Democrats swept the midterms

Why no aquarium has a great white shark

Inside the secret race to build artificial intelligence | The Gray Area

How to be less neurotic | The Gray Area

We’re already using AI more than we realize

The Ticketmaster monopoly is over, now what?

The biggest peach myth in America

How to solve problems like a designer

The origin of the '80s aesthetic

Why “Buy one, get one free” isn’t a great deal

How F1 drivers survive their own cars

White, pink, and brown noise, explained #shorts

Why 350°F is the magic number for baking

Why "pop-up" restaurants are everywhere now

How did pink become a girly color?

Why China's population is shrinking

The real reason Boeing's new plane crashed twice

Fast Fashion: Is My Wardrobe the Problem?

People of Science with Brian Cox - Uta Frith on Alice Lee

The Cheating Double Standard Nobody Talks About

The World’s Most Average Person

Wearing Ease Demystified: The Body Cylinder Approach

The Truth On Modesty, Feminism, and Oppression

The real reason cheese is yellow

Little Women (2019) - Marriage Is an Economic Proposition Scene (3/10) | Movieclips

Im Pregnant...And 700lbs 🫠

Why One Income No Longer Pays For The American Dream

The Truth About Class Sizes (And Why It Matters)

คำศัพท์และข้อสังเกตด้านการพูดสำหรับบทเรียนนี้

คำศัพท์สำคัญในวิดีโอนี้

กริยาวลีที่คุณจะได้ยิน

การออกเสียงที่ควรระวัง

วิธีฝึกกับวิดีโอนี้

เทคนิค Shadowing คืออะไร?