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Enregistrement W2340995446 · doi:10.17169/fqs-17.2.2387

Lasting Impact of Study Abroad Experiences: A Collaborative Autoethnography

2015· article· en· W2340995446 sur OpenAlexaff
Jordana Garbati, Nathalie Rothschild

Notice bibliographique

RevueForum: Qualitative Social Research (Freie Universität Berlin) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensConcordia UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoethnographyStudy abroadGrounded theoryMulticulturalismIdentity (music)Narrative inquiryNarrativeSociologyPedagogyQualitative researchLinguisticsGender studiesSocial scienceAestheticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers in the field of study abroad have focused on language, identity construction, and motivation, yet few studies have shown its lasting impact on participants. This article contains the reflections of two individuals who took part in studies abroad and remain engaged in multicultural education and in the instruction and research of second language acquisition. We review the literature in the area of study abroad, then discuss the suitability of using a collaborative autoethnography (CAE) approach, defined as "the study of self collectively" (CHANG, WAMBURA NGUNJIRI & HERNANDEZ, 2013, p.11) for this project. We analyzed our data, which are in the form of reflective narratives and archived e-mails, through open coding, based on grounded theory methodology (see CORBIN & STRAUSS, 2015). Four major themes surfaced from our data analysis: language and culture; academics; identity; and lasting impact. Finally, we compare our experiences, identify some of the lasting effects of our time abroad, and consider both the practical and theoretical implications of the research. This research has been useful for us to understand CAE and the lasting effects of study abroad experiences on students who become language teachers. URN: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0114-fqs1602238

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,325
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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