Theorizing Qualitative Research Interviews in Applied Linguistics
Notice bibliographique
Résumé
Interviews have long been used as a method in applied linguistics for the investigation of an extraordinary array of phenomena. In quantitative research, interviews have been used to generate insights into matters as varied as cognitive processes in language learning, lexical inferencing, motivation, language attitudes, program evaluation, language classroom pedagogy, language proficiency, and learner autonomy (see e.g. Brown 1988; Dörnyei 2007; Gass and Mackey 2007). In qualitative research, interviews have featured in ethnographies, case studies, and action research concerning an equally diverse array of topics, as well as narrative inquiries, (auto)biographical research, and, of course, interview studies, which investigate participants’ identities, experiences, beliefs, life histories, and more (see e.g. Burnaby and Sun 1989; Simon-Maeda 2004; Barkuizen 2009). In fact, given the recent shift away from paradigm wars to mixed methods research (Bryman 2006; Creswell 2009; Denzin 2010), we can in the future expect to see interviews feature across an even broader range of studies.
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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 | 0,088 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».