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Enregistrement W4410613587 · doi:10.1515/applirev-2023-0243

Unraveling the local tapestry: exploring English language learning motivations in Taiwan’s unique cultural landscape

2025· article· en· W4410613587 sur OpenAlexaff
Clyde A. Warden, Wan-Hsuan Yen, Judy F. Chen, Christian M.A. Venhuizen

Notice bibliographique

RevueApplied Linguistics Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsSociologyLinguistic landscapePsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study delves into the intricacies of English language learning motivations in Taiwan’s unique cultural landscape by unraveling the local tapestry of sociocultural factors and individual perceptions. Utilizing a structured photo-elicitation method across a range of ages and socioeconomic conditions, results revealed four main emergent categories. Sense of self represents informants’ struggle with English use in social settings, where the language is rare in daily life. Facilitating conditions reflects the tension arising from English requirements contrasted with limited practical applications. Worldliness represents how informants actively situate English in their daily lives, primarily through media. Lastly, perceived goals concerns social mobility and travel abroad, aligning with expectations of gaining competitiveness in the neoliberal global economy. This study highlights the importance of examining motivation in English language learning within a context of local influences while considering the transmodality of local language practices. Our findings suggest that English language learning motivation in Taiwan is shaped by strong motivators that do not fit neatly into an extrinsic/intrinsic dichotomy. This research contributes to the understanding of language learning motivation, emphasizing the need to unravel the local tapestry of factors that shape individual motivations and frame English language learning experiences.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2025
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