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Enregistrement W2967899368 · doi:10.1075/itl.19012.you

A meta-analysis of the effects of instruction and corrective feedback on L2 pragmatics and the role of moderator variables

2019· article· en· W2967899368 sur OpenAlexaff
Marziyeh Yousefi, Hossein Nassaji

Notice bibliographique

RevueITL Review of Applied Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationPragmaticsCorrective feedbackComprehensionPsychologyComputer scienceMathematics educationOutcome (game theory)LinguisticsSocial psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper reports the results of a meta-analysis of 39 published studies conducted during the last decade (from 2006 to 2016) on the effects of instruction and corrective feedback on learning second language (L2) pragmatics. The study meta-analyzed the effects of instruction in terms of several moderator variables including mode of instruction, type of instruction, outcome measures, length of instruction, language proficiency, and durability of the instructional effects. It was found that (a) computer-assisted instruction generated larger effects than face-to-face instruction, (b) instruction was generally more effective for L2 pragmatic comprehension than production, (c) instruction produced larger effects when tested by selected response outcome measures although different patterns were observed across explicit-implicit categories, (d) longer treatments generated a larger effect size than shorter treatments, (e) studies conducted with intermediate level learners produced larger effect sizes than beginner or advanced level learners, and (f) the observed effects of instruction were maintained.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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