Unveiling the Role of Explicit Metadiscourse Instruction, Language Proficiency, and Content Familiarity in EFL Reading Comprehension: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
This review comprehensively explores the integral role of explicit metadiscourse instruction and language proficiency and content familiarity in the context of reading comprehension among learners of English as a Foreign Language (EFL). Drawing upon a wide-ranging analysis of empirical studies spanning two decades (2003-2023), the review illuminates the intricate dynamics between these key components. It underscores how metadiscourse markers, as vital linguistic devices, significantly impact the learners' processing, comprehension, and retention of information. The importance of language proficiency emerges as a decisive factor, shaping the degree to which EFL learners can effectively utilize metadiscourse markers to enhance their reading comprehension skills. Moreover, the review accentuates the critical synergistic relationship between content familiarity and the efficacy of metadiscourse instruction, shedding light on how prior knowledge can optimize learning outcomes. It identifies significant gaps in existing research, emphasizing the need for a more integrated approach that simultaneously considers metadiscourse instruction, language proficiency, and content familiarity. The review concludes by advocating for greater emphasis on explicit metadiscourse instruction in EFL pedagogy, positioning this work as a synthesis of current knowledge and a guidepost for future research and instructional innovation in EFL reading comprehension.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».