Notice bibliographique
Résumé
Many Canadian universities actively recruit international students but do not adequately explore or support their unique needs. This article investigates the early stages of language socialization occurring among international master’s students in an English for Academic Purposes (EAP) program. Student perspectives on community membership and characteristics of language socialization within an online asynchronous discussion forum were gathered to understand students’ sense of membership. Collected discussion-forum transcripts, stimulated recalls, and interviews were used to examine these concepts. Data were processed using thematic and discourse analysis. Multiple data sources were utilized to form a holistic perspective and highlight participant interactions. Two participants and their respective experiences were explored and contrasted, demonstrating different engagement strategies, both resulting in the same assertion of marginalized membership within immediate and broader academic communities. The findings revealed that participants perceived themselves as members of the EAP program and the university, but only peripherally, highlighting the challenges international students face. Linguistic, social, and cultural difficulties contributed to their status as members in the margins, which prompted further reliance on connections with other international students to co-construct meaning and socialize into the new community. The implications suggest the broadening of EAP objectives and a call for further exploration of graduate EAP programs. De nombreuses universités canadiennes recrutent activement des étudiants étrangers, mais n’explorent pas ou ne soutiennent pas adéquatement leurs besoins particuliers. Cet article examine les premières étapes de la socialisation en langue additionnelle chez les étudiants internationaux à la maîtrise inscrits à un programme d’anglais sur objectifs académiques (AOA). Les perspectives des étudiants sur l’appartenance à la communauté et les caractéristiques de la socialisation linguistique au sein d’un forum de discussion asynchrone en ligne ont été recueillies pour comprendre le sentiment d’appartenance des étudiants. Des transcriptions de forums de discussion, des rappels stimulés et des entretiens ont été utilisés pour examiner ces concepts. Les données ont été traitées à l’aide d’une analyse thématique et d’une analyse du discours. Des sources de données multiples ont été utilisées pour former une perspective holistique et mettre en évidence les interactions entre les participants. Deux participants et leurs expériences respectives ont été explorés et mis en contraste, démontrant des stratégies d’engagement différentes, aboutissant à la même affirmation d’appartenance marginalisée au sein des communautés académiques immédiates et plus larges. Les résultats ont révélé que les participants se percevaient comme des membres du programme AOA et de l’université, mais seulement de manière périphérique, ce qui met en évidence les défis auxquels les étudiants internationaux sont confrontés. Les difficultés linguistiques, sociales et culturelles ont contribué à leur statut de membres en marge, ce qui les a incités à s’appuyer davantage sur les liens avec d’autres étudiants étrangers pour coconstruire le sens et s’intégrer à la nouvelle communauté. Les implications suggèrent l’élargissement des objectifs des programmes d’AOA et soulignent la nécessité d’explorer davantage les programmes d’AOA adressés aux étudiants des cycles supérieurs.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,012 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,010 |
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 ».