Writer-Based and Reader-Based Prose in the Author’s Development as a Newspaper Columnist
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to explore the researcher’s development as a columnist, particularly from the perspectives of Writer-Based and Reader-Based prose, and to identify the topics that have been recurrent themes during the 20-year period of education column writing. An in-depth examination of the researcher’s 210 published column articles (Teacher Talk, The Star. 2002-2021) was carried out with an analysis of content to compare the extent of Reader-Based Prose and Writer-Based Prose as well as topics or issues pertaining to teachers that have been consistently featured throughout the 20 years.Semi-structured interviews were conducted with six participants for the purpose of triangulation. The study revealed that over the period of 20 years, there was a gradual but definite shift towards greater Reader-Based Prose and stronger writer’s ‘presence’ in the column articles. Although elements of Writer-Based Prose were present in particular instances, there was a stronger pattern of Reader-Based Prose in the researcher’s writing, especially in articles written after 2005. Readers could identify with the characters and settings and draw personal meanings from the issues highlighted in the articles th us providing credence to Reader Response Theory. The issues or topics that featured most in the articles and that were most often repeated throughout the 20-year period were teachers’ perceptions of policies and professional issues and special school events. The same topics were the main emerging themes during the interviews thus providing confirmation that most issues experienced by Malaysian school teachers have remained the same over the past twenty years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».