MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387568360 · doi:10.1057/s41599-023-02109-8

Bibliometric analysis of willingness to communicate in the English as a second language (ESL) context

2023· article· en· W4387568360 sur OpenAlexaboutno aff
Huiling Ma, Lilliati Ismail, Nooreen Noordin, Abu Bakar Razali

Notice bibliographique

RevueHumanities and Social Sciences Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaContext (archaeology)Willingness to communicateCitationBeijingThematic analysisPolitical scienceLibrary scienceRegional scienceSocial scienceGeographyPsychologySociologyQualitative researchComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Willingness to communicate (WTC) is an individual’s predisposition to communicate with a person or persons at a specific time. Over the past century, there has been a dramatic increase in WTC research. This study aims to offer an overview of the existing literature regarding WTC from 1900 to 2022 and provide a bibliometric and visual analysis of the research status as well as the development trend of this research field. A total of 428 journal articles were retrieved for the purpose of conducting bibliometric research. The data for this study were collected from the Web of Science (WOS). The results established the development status of the field of WTC, the annual scientific production and growth rate, the thematic evolution and trend topic, co-citation, and coupling between authors, sources, and countries. The bibliometric analysis showed that: (1) In the past decades, research in WTC has continued to soar and annual publications can be divided into three stages, which are an initial stage, a slow development stage, and a rapid expansion stage. It has been discussed to a wider extent mainly within the fields of education and linguistics; (2) of the 38 countries that the articles were exported from, the United States topped the list with the most publications, and Canada received the most citations. China has the most inter-country collaboration compared to other countries, which is at the center of international cooperation. China’s main cooperation countries were Iran, Japan, Canada, and Australia. The top author in the WTC field with the most production and impact is MacIntyre, PD, while System was the most popular journal. (3) By means of keyword analysis, “second language” was the most frequent keyword, followed by “model” and then “attitude”. Based on the results of the thematic evolution analysis, the research themes for 2021 to 2022 are “model”, “competence”, “Chinese”, “abroad”, “teachers”. The findings may be beneficial to L2 teachers and learners better to understand the role of WTC in language study. Researchers in this field might find the study useful for finding new research directions, relevant sources, and opportunities for collaboration.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
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 enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0960,134
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,197 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHumanities and Social Sciences CommunicationsMême sujetSecond Language Learning and TeachingCatégorieBibliométrieTravaux en français237 207