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Enregistrement W3160797042 · doi:10.3138/cmlr-2020-0055

Exploring Second Language Learners’ Writing Processes and Texts When Writing to Different Audiences

2021· article· fr· W3160797042 sur OpenAlexaffvenue
Khaled Barkaoui

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesRedactionArabicPolitical sciencePhilosophyLinguisticsTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bien que le public visé joue un rôle important dans tous les modèles de rédaction, peu de chercheurs se sont intéressés à la façon dont les rédacteurs en langue seconde (L2) conceptualisent leur public et s’adressent à lui au cours du processus de rédaction. L’auteur entend combler cette lacune en analysant quand et comment les apprenants de la L2 envisagent leur public lorsqu’ils écrivent en L2 et en s’interrogeant sur l’incidence du public visé sur leur processus d’écriture et leur texte. Chacun des 16 apprenants de la L2, à deux niveaux de compétences linguistiques en anglais (faible et élevé), effectue quatre tâches d’écriture nécessitant la rédaction de messages courriel destinés à des publics différents quant au degré de familiarité avec le rédacteur et à la position sociale par rapport au rédacteur. Chaque participant regarde ensuite un enregistrement vidéo de son exercice immédiatement après avoir terminé la rédaction de chaque message courriel et récapitule, en rappels stimulés, ses pensées au moment de la rédaction du message. Les messages courriel sont analysés selon une méthode multidimensionnelle, alors que les rappels stimulés sont codés en fonction des processus de rédaction (conceptualisation de la tâche, prise en considération du public visé et révision du message, par exemple). Les observations tirées de cet exercice indiquent que la tendance des participants à planifier, contrôler et réviser leurs textes diffère selon leur degré de familiarité avec les publics auxquels le message écrit est destiné. Les caractéristiques linguistiques des messages courriel que les participants écrivent varient également selon les publics visés et les groupes. L’auteur examine les constats résultant de l’étude et leurs conséquences pour l’enseignement et l’évaluation de la rédaction en L2 et pour la recherche dans ce domaine.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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