MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4221065676 · doi:10.37213/cjal.2022.31515

Current Trends in Critical Discourse Analyses of Textbooks: A Look at Selected Literature

2022· article· en· W4221065676 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Applied Linguistics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical discourse analysisSituatedContent analysisApplied linguisticsPerspective (graphical)SociologyDiscourse analysisSystemic functional linguisticsCritical theoryCritical thinkingLinguisticsPedagogyPsychologySocial scienceEpistemologyPolitical scienceComputer scienceIdeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical discourse analysis (CDA) has increasingly served to examine the content of textbooks. Given momentum by critical social inquiry pertaining to textbook content, this study looks at peer-reviewed literature drawn from three scholarly databases (JSTOR, ERIC, and SAGE; cross-referenced with searches on Google Scholar) that use critical discourse analysis for those investigations. Reviewing the selected literature, this study asks: What are the most represented approaches of CDA used for examining textbooks? What contextual themes appear to draw the most attention? In what fields of study are the examined textbooks situated? How do these emergent themes appear to be connected? What areas of research appear lacking in the collected literature? The findings illustrate that, while the methods of CDA and types of textbooks examined are diverse, the lion’s share of contextual attention and critical utility appear to be given to foundational approaches to CDA and textbooks used for English language teaching. Further research directions on textbooks from a CDA perspective are discussed.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,287 · 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