MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408669054 · doi:10.1080/01434632.2025.2480731

The role of L2 WTC and accommodative encounters with locals in Mainland Chinese students’ sociocultural adaptation to Hong Kong

2025· article· en· W4408669054 sur OpenAlexaff
Xiaoyan Ivy Wu, Stefano Occhipinti, Bernadette Watson, Kimberly A. Noels

Notice bibliographique

RevueJournal of Multilingual and Multicultural Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociocultural evolutionMainlandAdaptation (eye)PsychologyMainland ChinaSociologyGeographyAnthropologyChina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It remains unclear what role language use and communication with locals play in Mainland Chinese students’ (MCSs’) sociocultural adaptation to Hong Kong. To address this gap, the present study took a language and social psychology approach by invoking Communication Accommodation Theory (CAT) and Willingness to Communicate in a Second Language (L2 WTC). Survey data were collected from 372 MCSs. A path analysis model delineated the relationships between MCSs’ Cantonese confidence, Cantonese WTC, accommodative encounters and contact with locals, and their sociocultural adaptation. The follow-up multiple regression analysis examined the paths between accommodative encounters and the variables they directly predicted (i.e. Cantonese confidence and quality of contact). The results revealed that among the CAT strategies of interpretability, discourse management, interpersonal control, and emotional expression, emotional expression carries the most weight in predicting Cantonese confidence and quality of contact. The findings offer fresh theoretical insights and valuable practical implications.

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)0,002
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Multilingual and Multicultural DevelopmentMême sujetEFL/ESL Teaching and LearningTravaux en français237 207