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Enregistrement W4388960831 · doi:10.5430/wjel.v14n1p206

Predictors of L2 Willingness to Communicate in Saudi Context

2023· article· en· W4388960831 sur OpenAlexvenueno aff
Oun Almesaar

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtraversion and introversionOpenness to experiencePsychologyAnxietyCompetence (human resources)Foreign languagePersonalitySocial psychologyBig Five personality traitsMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L2 Willingness to Communicate (L2WTC) is an important precursor of L2 behavior and actual use of L2. Associations between L2WTC and other L2 concepts, such as foreign language anxiety and self-perceived L2 competence, have been studied for some time. L2 learning is likely associated with other, broader psychological concepts, such as personality, and it is the aim of this study to explore the associations between L2WTC, foreign language anxiety, self-perceived L2 competence, openness to experience and extraversion, in the Saudi context. Being the first study to explore these associations in this context, this study has the potential to contribute to understanding of relatively low English competence among Saudi students by seeking to understand predictors of L2WTC. After conducting factor analyses (principal axis factoring with direct oblimin) of raw scores, two separate multiple regression analyses were conducted, with L2WTC outside classroom (L2WTC-OC) and L2WTC inside classroom (L2WTC-IC) factors as dependent variables, and factors relating to foreign language anxiety, self-perceived L2 competence, extraversion, and openness to experience entered as predictors. The addition of openness to experience improved prediction of L2WTC-IC above and beyond other factors (R square change = .025; p=.001), while addiction of extraversion improved prediction of L2WTC-OC (R square change = .032; p=.025).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
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