Ethnocentrism, Cultural Traits, Beliefs, and English Proficiency: A Japanese Sample
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on a study investigating the role in second language (L2) learning of ethnocentrism, cultural and personality traits, and acceptance of values and beliefs expressed in myths and proverbs. Although scholars have conjectured that these factors may play an important role in L2 proficiency, there has been very little empirical investigation of this issue. In our study, 108 adult Japanese living in North America were asked how much they agreed with or accepted statements expressing ethnocentric views about Japanese culture and language that described their shyness, inwardness, and groupist tendencies and that indicated certain Japanese values and beliefs as expressed through myths and proverbs. Three sets of variables were tested: (a) participants’ ethnocentrism, (b) willingness to acknowledge certain cultural traits as being characteristic of Japanese as a group, and (c) willingness to accept the validity of Japanese‐oriented myths and proverbs. The participants’ responses on these variables were correlated with their levels of English proficiency as measured by a cloze test, a self‐rated ability sacle, and a self‐rated performance scale. It was hypothesized that the higher the participants’ responses on these variables, the lower their proficiency levels in English would be. Results suggest that these cultural traits and beliefs play a role in L2 learning but provide little evidence for an effect of ethnocentrism as the term is commonly defined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».