MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2755000596 · doi:10.1558/lst.26454

Exploring the social nature of L2 writing

2017· article· en· W2755000596 sur OpenAlexaff
Subrata Bhowmik

Notice bibliographique

RevueLanguage and Sociocultural Theory · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordanceAcademic writingTask (project management)PsychologyComposition (language)Writing processContext (archaeology)Second language writingMediationClass (philosophy)Division of labourEnglish for academic purposesProcess (computing)Basic writingPedagogyMathematics educationSociologyHigher educationLinguisticsComputer scienceSecond languageCognitive psychologyHistoryPolitical scienceEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using an activity system framework this study examined the social nature of the writing processes by investigating the division of labor in the writing processes of 31 ESL learners. The study involved one of the four major writing assignments in a required first-year composition course for ESL students at a North American university. Data was collected from: (a) A semi-structured interview with each participant, (b) process logs kept by all participants, (c) classroom observation notes, and (d) class materials. Findings indicate that L2 writers used various context-specific affordances derived from division of labor to accomplish their writing task. The study arrived at these findings by creating taxonomies of people who were part of their writing process and examining the influence that these people had on their writing. The findings show that people related to L2 writers within the social space in both academic and non-academic capacities mediate them in non-trivial ways. This mediation renders not only positive but also negative effects on the production of L2 texts. Implications for L2 writing pedagogy and research are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLanguage and Sociocultural TheoryMême sujetEFL/ESL Teaching and LearningTravaux en français237 207