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Enregistrement W2010565941 · doi:10.3138/cmlr.57.1.58

The Pragmatics of Making Requests in the L2 Workplace: A Case Study of Language Socialization

2000· article· en· W2010565941 sur OpenAlexvenueno aff
Duanduan Li

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPragmaticsSocializationEthnographyCommunicative competencePsychologyInterlanguageSociocultural evolutionLinguisticsSociologyPolitenessIntercultural communicationPedagogySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The workplace is one of many sociocultural contexts where novices within a culture, like immigrant women, become socialized into new discourse systems and cultures. As second language (L2) speakers, the process of language socialization in the workplace involves double socialization: as a novice in a new work environment and as novice operating within a new language and culture. Focusing on L2 requesting behaviour, this ethnographic case study deals with the important issue of the pragmatics of higher-stakes social communications. The contextualized examples provided here illustrate how, through exposure and participation in social interactions and with the assistance of experts or more competent peers, an immigrant woman came to internalize target language and cultural norms and develop communicative competence in ESL in the workplace. More specifically, she learned to make requests more directly than she had been accustomed by adopting certain sociolinguistic strategies and expressions. The research on which this paper is based represents a new direction in TESOL workplace-oriented research, combining interlanguage pragmatics, ethnography, and language socialization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0200,017
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,353 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations146
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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