Reflections on the perceived longer-term impact of an ERPP course
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research-intensive universities in the global peripheries have begun to mount English for research publication purposes (ERPP) initiatives to increase plurilingual scholars’ publishing success. Though research into pedagogical initiatives is still limited, investigations of such programs can provide researchers with a greater understanding of the broader experiences and perspectives of scholars as well as the potential impact of interventions on course participants’ scholarly writing. Answering the call for more longitudinal work in ERPP, this article outlines a small-scale, qualitative investigation of the perceived impact of an intensive ERPP course at a Mexican university on two environmental scientists’ research writing five years following course completion. Data analysis included systematic review of participant CVs, as well as semi-structured interviews with two plurilingual EAL scientists and two ERPP practitioners connected to the ERPP course. Employing a critical plurilingual lens, this article discusses findings that not only outline the perceived impact of the intervention on these scientists’ research writing at different stages of their academic trajectories, but also highlight the plurilingual nature of their evolving scholarly practices. The article culminates with data-driven suggestions for plurilingual conceptualization and enactment of scholarly writing pedagogies, policies, and research agendas.
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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 | 0,068 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».