Playing with second language metaphor: An exploration with advanced Chinese learners of English
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study continues research that takes non-serious language more seriously (Cekaite and Aronsson 2005) by focusing on a central second language (L2) Metaphoric Competence factor, Metaphor Language Play (MLP). For willing learners, MLP offers a diversity of benefits (Bushnell 2009; Bell 2012a) despite being one of the most challenging Metaphoric Competence aspects (O’Reilly and Marsden 2021). While studies provide rich descriptions of naturally occurring MLP, elicitation approaches are needed to target comprehension/production of specific forms/meanings/usages and types of play, for example, comprehension of US sitcom humour (Dore 2015). With 69 advanced first-language Mandarin L2 English learners, we addressed these issues via an Exploratory Factor Analysis to uncover hitherto unknown relationships between written/spoken/receptive/productive MLP measures, and a thematic analysis of the linguistic, conceptual, and metalinguistic themes in learners’ MLP. The findings revealed three underlying MLP factors, two positively related, and a rich set of linguistic, conceptual, and metalinguistic themes. The implications of findings for future research and pedagogy are discussed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».