Notice bibliographique
Résumé
This paper documents the identity negotiation and strategic language efforts of a female postgraduate learner of English from a rural Arab background. She needed to obtain a high score in the Test of English as a Foreign Language (TOEFL) exam as a prerequisite to getting an unconditional offer from a UK university. The narrative inquiry reported here used a series of individual semi-structured interviews as the main data, with a variety of means, including written narrative and email exchanges. It is guided by Dörnyei [(2009). The L2 motivational self system. In Motivation, Language Identity and the L2 Self, ed. Z. Dörnyei and E. Ushioda, 9–42. Bristol: Multilingual Matters] concept of ‘possible selves’, and Norton [(2000). Identity and Language Learning: Gender, Ethnicity and Educational Change. Harlow: Longman/Pearson Education] notion of investment in language learning and the distinction between compulsory (i.e. largely regulated by cultural beliefs) and voluntary (i.e. basically internalised within the self) strategies. The data suggest that Noura's language strategic efforts were significantly constrained by her social networks, which limited her personal investment in language learning. Nonetheless, after receiving a Master's grant, Noura acted agentively to accomplish her ultimate vision of being the first women in her village to complete her postgraduate studies abroad, and participate in benefiting her country (i.e. individual and national interest). She did so through building a strong relationship with a Canadian colleague in her workplace, together with adopting other strategies. From this case study, pedagogical implications as well as areas for ongoing research are suggested.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| 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 ».