Lurking and L2 Learners on a Facebook Group: The Voices of the Invisibles
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative research investigates the practice of lurking among English as a second language (ESL) learners in a Facebook group discussion. Lurking is a term used to describe the activity of following and observing any online discussions or activities without contributing to the discussions. Lurkers are often accused of being invisible and passive participants. Facebook groups with international members usually uses English as the medium of communication in their group discussions. It is a norm for L2 learners to lurk in the group. These L2 learners often do not have the required English language proficiency and the confidence to participate actively in the group they join. This study explores lurking behaviours of three participants in learning English in informal Facebook contexts. This study uses a qualitative case study. The study involved three L2 learners who were university students and members of a Facebook group. The study involved online observation and semi-structured interviews with these three participants. Their Facebook accounts and a common Facebook group were observed for 14 weeks, and after the online observation, the participants were interviewed. Data collected from online observation and semi-structured interviewed were analysed and managed using Atlas.ti 7. The study reveals five emerging themes such as that lurkers have poor online communication skills, lack of confidence, learning by lurking, lack of a sense of belonging and lurking is the norm of Facebook groups.
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 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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».