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Enregistrement W2991263467 · doi:10.47408/jldhe.v0i15.512

Applying the ‘Social Turn’ in writing scholarship to perspectives on writing self-efficacy

2019· article· en· W2991263467 sur OpenAlexaff
Kim Mitchell, Diana E. McMillan, Michelle Lobchuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Learning Development in Higher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaRed River College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetorical questionSituatedScholarshipProfessional writingIdentity (music)Context (archaeology)Academic writingSociologyDiscourse communityCreative writingWriting assessmentPsychologyPedagogyLinguisticsComputer scienceAestheticsLiteraturePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to explore the fit between the cognitive concept of writing self-efficacy and a socially constructed epistemology of writing. Socially constructed perspectives on writing emphasise context and community and include academic literacies, rhetorical genre theory, and the writing across the curriculum movement. These perspectives have been prominent in theoretical discussions of writing since the 1980s. This paper argues that the measurement of writing self-efficacy has continued to prioritise assessing writing self-efficacy as ability to successfully accomplish superficial writing product and process features, while the social context of writing and its resultant impacts on the identity forming, relational, emotional and creative impacts on writing self-efficacy have been largely ignored. The historical context of paradigmatic shifts in writing theory will be discussed with a lens towards proposing a synthesis of three constructionist situated perspectives - activity theory, rhetorical genre theory, and communities of practice - and how these situated perspectives may inform a more complete view of how writing self-efficacy should be assessed and measured. How practitioners may consider the merger of these theories in writing pedagogy will be introduced to inspire future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,002
Études des sciences et des technologies0,0070,057
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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