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Enregistrement W4391544545 · doi:10.3138/cmlr-2023-001

Language Ideologies and English for Academic Purposes Writing: A Case in Ontario

2024· article· en· W4391544545 sur OpenAlexaffvenueabout
Stephanie Kinzie

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyLinguisticsSociologyEnglish languageAcademic writingEnglish for academic purposesLanguage ideologyMathematics educationComputer sciencePedagogyPolitical sciencePsychologyPhilosophyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of language instruction is crucial in Canada, given the number of newcomers seeking to improve their English (or French) language skills after arrival. For those who plan to enter post-secondary education but do not meet required language proficiency scores, English for Academic Purposes (EAP) programs provide opportunities to strengthen linguistic and academic skills. These inarguably pragmatic goals are often unquestioned, yet EAP instruction is an ideological undertaking with social, economic, and political consequences. This qualitative study investigates language ideologies – rationalizations and justifications for language use and form – through interviews with EAP writing instructors. As participants discussed the material they taught, the language skills students developed, and the consequences of studying EAP writing, ideologies regarding what forms of language should be taught, the purposes of academic writing (instruction), and the social and political dimensions of language were (re)produced and resisted. Formative influences on these ideologies included education, upbringing, and personal language learning experiences. Developing a critical awareness of the understandings of language that inform teaching and learning can make more transparent the linguistic and social discourses that circulate within and beyond EAP writing classrooms and help instructors, students, and other EAP community members (re)produce or resist them strategically.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0410,014
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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