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Enregistrement W3207048227 · doi:10.1075/ap.20001.der

Pragmatically speaking

2021· article· en· W3207048227 sur OpenAlexaffabout
Tracey M. Derwing, Erin Waugh, Murray J. Munro

Notice bibliographique

RevueApplied Pragmatics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensNorQuest CollegeSimon Fraser UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPragmaticsFluencyRubricPsychologyCurriculumLinguisticsSecond languageCognitive psychologyComputer scienceMathematics educationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The relationship between second language (L2) comprehensibility and pragmatics is explored in two experiments involving instruction of speech acts to learners enrolled in a Language Instruction for Newcomers to Canada program. The study was designed to determine whether improved pragmatic competence results in enhanced comprehensibility (how easy L2 speech is to understand). Two intact classes participated; one received 25 hours of pragmatics instruction, while the control group received the standard curriculum (no focus on pragmatics). Both classes were recorded in role-plays based on several scenarios at pre- and post-test. Transcriptions of the role-plays were coded according to a rubric; although the control group showed superior performance at the outset, the experimental group’s scores exceeded those of the Control group at post-test with a medium effect size. A subset of pre- and posttest role-plays (two refusals and two requests) were randomly assigned to 56 native English listeners who rated the speech samples for social appropriateness, comprehensibility, and fluency. The experimental group’s posttest productions on all scenarios were perceived as significantly more socially appropriate, with three scenarios showing significant improvement in comprehensibility. Although one scenario improved in fluency, another showed a decline. The results suggest that pragmatics instruction enhances L2 speech comprehensibility.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,234
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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