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Enregistrement W2075652301 · doi:10.1177/0963947014555450

Pedagogical stylistics in multiple foreign language and second language contexts: A synthesis of empirical research

2015· article· en· W2075652301 sur OpenAlexaff
Gary G. Fogal

Notice bibliographique

RevueLanguage and Literature International Journal of Stylistics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStylisticsLinguisticsForeign languageSociologyDialogicSociocultural evolutionEmpirical researchPsychologyPedagogyEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the efficacy of pedagogical stylistics as a learning tool for developing second or foreign language proficiency. Pedagogical stylistics – an instrument for investigating the linguistic, sociocultural and dialogic features inherent in literary and non-literary texts – has often been criticized for relying too heavily on intuition rather than empirical support to substantiate its employment in language learning classrooms. To better understand this criticism a coding framework adapted from previous research was employed to synthesize 13 studies across four, second or foreign languages in nine countries. Three themes emerged from this synthesis: (1) stylistics as a tool for improving L2 performance; (2) stylistics’ contribution to building language awareness; (3) stylistics as a tool for building academic skills beyond L2 acquisition. This work explores these themes and discusses the research practices informing the claims made therein, highlighting a consistent underreporting or under collecting of data as a recurring problem in the literature. This shortcoming precludes a meta-analysis of the literature, and this article argues that this shortcoming contributes to a justifiably weak representation of stylistics in second or foreign language contexts. To rectify this issue suggestions are made for more thorough reporting of data and a more robust research agenda in second or foreign language-based, stylistic contexts.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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