Culture and L2 writing
Notice bibliographique
Résumé
Culture in second language (L2) writing has been researched extensively, though mostly under the purview of contrastive rhetoric and focused on text and contrastive genre analysis (Connor, 1996, 2004, 2008; Kaplan, 2005). Research has also focused on problematizing culture in reference to L2 writing (Atkinson, 1999, 2003; Kubota, 1999). These foci indicate reader-instructor rather than student perspectives: how L2 writers themselves perceive cultural impacts on writing. This study undertakes to fill this gap, investigating L2 student perceptions of such impacts. Study participants (n = 36), students in an English for Academic Purposes (EAP) writing course at a Canadian university, took part in semistructured interviews and reflective writing. Data analysis identified six broad categories of cultural factors affecting student writing: (1) organizational structure as a fixed method; (2) supporting and writing arguments; (3) creating a stronger voice in writing; (4) adjusting to a new academic culture; (5) understanding clarity in academic writing in English; and (6) developing content: quality versus quantity. Findings underscore student perceptions of a monolithic, essentialist view of culture in academic writing. This is an important consideration when designing a student-centred L2 writing pedagogy that addresses student needs. Based on the findings, the article further explores implications for L2 writing instruction.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».