WHAT CAN L2 WRITERS’ PAUSING BEHAVIOR TELL US ABOUT THEIR L2 WRITING PROCESSES?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When responding to a writing task, writers spend a significant amount of their time not writing. These periods of physical inactivity, or pauses, during writing provide observable and measurable cues as to when, where, and how long writers halt to plan and/or revise their texts. Consequently, examining writers’ pausing patterns can provide important insights into the cognitive processes that writers employ when composing and the impact of various individual, task, and contextual factors on those processes. This article discusses theory and research on writers’ pausing behavior; how pause analysis can be used to investigate second language (L2) learners’ writing processes; challenges in researching writers’ pausing behavior (e.g., defining pauses); and some strategies to address these challenges. Next, the article illustrates how L2 writers’ pause data can be collected, analyzed, and interpreted, using keystroke logging data from a research project that aimed to examine the effects of task type, L2 proficiency, and keyboarding skills on L2 learners’ writing processes when writing on the computer. The article concludes with a call for more research on L2 writers’ pausing behavior, particularly how L2 writers’ pausing behavior relates to L2 writing outcomes and development across learners, contexts, and time.
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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 | 0,004 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».