Willingness to communicate in the L2 about meaningful photos: Application of the pyramid model of WTC
Notice bibliographique
Résumé
Willingness to communicate (WTC) reflects an intersection between instructed second language acquisition and learner psychology. WTC results from the coordinated interaction among complex processes that prepare second language (L2) learners to choose to use their L2 for authentic communication. Prior research has revealed considerable complexity in the influences on dynamic changes in WTC from moment-to-moment. The heuristic ‘pyramid model’ of WTC (MacIntyre et al., 1998) proposes interactions among approximately 30 different variables that may influence WTC. The present study uses the pyramid model to interpret data from three focal participants, all English as a second language (ESL) learners and international students in Canada, with varying degrees of experience in an English-speaking context. Using the idiodynamic method, all participants were recorded while describing a self-selected, personally meaningful photo. Second, participants rated their WTC in English using software that played a recording of their speech and collected continuous WTC ratings. Finally, participants were interviewed about their WTC ratings. Triangulating the data revealed how processes on multiple timescales interact during L2 communication about the photos. WTC changes as speakers’ motivations and emotions are influenced by the deep, personal relevance of the topics under discussion. Pedagogical implications for the results of this study and the use of the idiodynamic method in L2 classrooms are discussed.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».