The Role of English Speaking- Skills in Career Progression: A Case Study among Sudanese Undergraduate EFL Students
Notice bibliographique
Résumé
The present study is to shed light on the nature and extent of the impact of English language proficiency on career advancement across a range of professional contexts by compiling and critically analyzing scientific research on the subject. The research shows on the connections between language proficiency, professional mobility, and socioeconomic circumstances by drawing on the ideas of linguistic capital, socio-linguistic adaptation, and globalized labour markets. Moreover, the English language has a significant influence on our workplaces and businesses. Regardless of differences in geography, society, politics, or religion, English has emerged as the dominant language in the global business community. Fieldwork was carried out at Vignan's Foundation for Science, Technology & Research, Andhra Pradesh. For this, Sudanese graduating EFL students were chosen from various courses of the institute.The findings show a significant relationship between job success and English language competency, particularly in fields where English is the predominant language of exchange. The extent of this advantage, however, it varies depending on the industry, the cultural setting, and the specific organizational policies. The findings highlight the importance of English education and training in workforce development plans, particularly in locations with a low native English-speaking population. Businesses may benefit from investing in language training as a means of retaining and developing talent. Policymakers may take these findings into account when creating educational curriculum and social interventions to address linguistic gaps on a larger scale. The investigation reveals a favorable correlation between professional advancement and proficiency in the English language.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».