Academic English Socialization Through Individual Networks of Practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces the notion of individual network of practice (INoP) as a viable construct for analyzing academic (discourse) socialization in second language (L2) contexts. The authors provide an overview of social practice theories that have informed the development of INoP—community of practice (CoP; Lave & Wenger, 1991; Wenger, 1998) and social network theory (Milroy, 1987)—and review relevant literature on academic discourse socialization and more general L2 learning studies that have used either CoP or social network as theoretical frameworks. Next, they illustrate how INoP was applied in a study that examined the academic English socialization of Mexican students at a Canadian university. Findings from the INoP analysis of three participants provide evidence of its rich potential for examining academic (discourse) socialization processes in other contexts and possibly using complementary forms of data analysis involving the analysis of interactional data. The authors suggest future applications of INoP in TESOL to help refine and validate this construct. Investigating the INoPs of other groups of English language learners in English-medium institutions will help scholars, educators, and students better understand the often unseen but vital social processes that mediate learning and consider ways of maximizing the potential of social networks and practices for their own educational purposes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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