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Enregistrement W1546708996 · doi:10.21432/t29918

Bilingual Facebook Users’ Cognitive Writing Processes / Processus cognitifs d’écriture des utilisateurs bilingues de Facebook

2015· article· en· W1546708996 sur OpenAlexvenueno aff
Jacqueline Riley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLanguage proficiencyNeuroscience of multilingualismComputer-mediated communicationHumanitiesLibrary sciencePedagogyArtComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study seeks to explore the cognitive processes involved as bilinguals wrote English and Spanish Facebook status updates. Three phases of data collection were employed: individual interviews, examination of participants’ Facebook status updates and a group interview. The findings suggested that regardless of the language in which participants wrote, they made a series of decisions as they selected the content, chose the language, formulated the text and typed the status updates. The findings also indicated that for the individuals in this study, higher language proficiencies resulted in increased automaticity when converting thoughts to nonstandard online communications. While participants engaged in many experiences found in Flower and Hayes’ Cognitive Process Model (1981), additional explanation was needed to illustrate how this process varied for online bilingual writers. Cette étude cherche à explorer les processus cognitifs utilisés lorsque des personnes bilingues écrivent des statuts Facebook en anglais et en espagnol. Trois phases de collecte de données ont été utilisées : entrevues individuelles, examen des mises à jour de statut Facebook des participants et entrevue de groupe. Les résultats suggèrent que peu importe la langue de rédaction utilisée par les participants, ceux-ci procédaient à une série de décisions en sélectionnant le contenu, choisissant la langue, formulant le texte et entrant les mises à jour. Les résultats indiquent également que pour les personnes de cette étude, de meilleures compétences linguistiques se traduisaient par une automaticité accrue au moment de convertir les pensées en communications en ligne non standards. Bien que les participants aient pris part à certaines expériences décrites par Flower et Hayes dans leur Cognitive Process Model (1981), de plus amples explications sont requises pour illustrer comment ce processus varie pour les rédacteurs bilingues en ligne.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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