Narrative Inquiry in Language Teaching and Learning Research (Second Edition)
Notice bibliographique
Résumé
Within the diverse range of methodological choices available to researchers, especially those who find their research orientation leaning towards the qualitative research paradigm, narrative inquiry has emerged as a significant yet understated focus for 21st-century applied linguists, undergraduate students, and postgraduate scholars working on their investigations into language teaching and learning experience. This seemingly new methodological development in applied linguistics has drawn its inspiration primarily from sociological and psychological literature (Barkhuizen, Benson, & Chik, 2014) and thanks to the inspiring work of Connelly and Clandinin (1990) and has eventually transitioned into many other domains, including social sciences and humanities (Connelly & Clandinin, 1990; Lieblich, Tuval-Mashiach, and Zilber, 1998; Pinnegar & Daynes, 2007; Riessman & Speedy, 2007; Webster & Mertova, 2007), even though narrative inquiry has been practiced before (Clandinin & Rosiek, 2007). With the increasing scholarly contributions and published empirical research, narrative inquiry has evolved into a vital and multifaceted methodology that, while rooted in sociological and psychological foundations, has gained widespread recognition across various disciplines, particularly in applied linguistics, as an optimal investigative route for exploring lived experience of language teaching and learning.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».