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Enregistrement W4294712699 · doi:10.18806/tesl.v39i1/1371

The Workplace Writing Experiences of EAL Professionals

2022· article· en· W4294712699 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Cheryl John

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedagogyHumanitiesThematic analysisPsychologyEnglish languageApplied linguisticsSociologyQualitative researchLinguisticsArtMathematics educationPhilosophySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A review of the literature on English second language (L2) writing skills reveals a need for more research on the workplace writing experiences of L2 professionals employed in English as an additional language (EAL) contexts. Through a semi-structured interview and a think-aloud activity, this study gathered qualitative data with the aim of gaining insight into the workplace writing practices, challenges, and strategies of five EAL professionals with developing workplace writing skills, employed in Toronto. The data were initially analyzed using a thematic analysis technique, and upon further exploration, three factors were identified as influential in the development of the participants’ workplace writing skills: motivation, awareness of the role of self, and awareness of the role of others. Une revue de la littérature sur les compétences d’écriture en anglais langue seconde (ALS) révèle la nécessité de mener davantage de recherches à propos des expériences d’écriture dans le milieu de travail des professionnels ayant appris l’ALS et qui travaillent dans des contextes d’anglais en tant que langue additionnelle (ALA). En utilisant des entretiens semi-dirigés et des activités de réflexion à haute voix, cette étude qualitative avait pour objectif de mieux comprendre les pratiques, défis et stratégies d’écriture en milieu de travail de 5 professionnels ALA, ayant des compétences d’écriture en développement et travaillant à Toronto. Les données ont été initialement analysées suivant une technique d’analyse thématique. Des analyses plus approfondies ont mené à l’identification de trois facteurs d’influence dans le développement des compétences d’écriture en milieu de travail chez les participants : la motivation, la conscience du rôle de soi-même et la conscience du rôle des autres.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
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