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Enregistrement W1653013542 · doi:10.22201/enallt.01852647p.2009.49.549

Pragmatic language instruction and beginner learners of Spanish: A discourse approach to pragmalinguistics

2009· article· en· W1653013542 sur OpenAlexaff
Cecilia Sessarego

Notice bibliographique

RevueEstudios de Lingüística Aplicada · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterlanguageLinguisticsContext (archaeology)Focus (optics)Computer sciencePsychologyDiscourse analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses pragmatic language learning in beginner Spanish as a Foreign Language students in an anglophone academic context. The focus of instruction is on learners’ mapping their linguistic knowledge to their pragmatic intentions in basic transactional contexts. Instruction is grounded in theory and research in the nature of language; Second Language Acquisition; Stages of Interlanguage and Discourse in a socio-cultural context. This paper discusses the effects of instruction on a group of learners’ performance of 14 functions in three transactional settings. A Discourse Analysis methodology was used to examine learners’ discourse in their role-plays with native speakers. The study includes a profile of the learners’ pragmalinguistic ability as well as their perceptions of the effects of instruction. The exploratory results seem to indicate that the learners were able to make appropriate linguistic choices to express their intentions in complete speech events with specific discourse features they are able to handle at their stage of interlanguage.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,251 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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