Exploring Second Language Learners’ Writing Processes and Texts When Writing to Different Audiences
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».