Lookalike Professional English
Notice bibliographique
Résumé
Abstract—Background: Our teaching case reports on a fieldwork assignment designed to have MA students experience first-hand how entrepreneurs write for the globalized marketplace by examining public displays of language such as billboards, shop windows, and posters. Research questions: How do entrepreneurs use English to ‘style’ themselves? What is the status of English in public displays? Which relationship with customers is cultivated by using English (among other languages)? How does English, or lookalike versions thereof, create a more innovative business? Situating the Case: We use Linguistic Landscaping (LL) as a pedagogical resource, drawing on similar cases in a local EFL community in Oaxaca, Mexico; EFL programs in Chiba-shi, Japan; francophone and immersion French programs in Montreal and Vancouver, Canada; and a study of the entrepreneurial landscape in Observatory's business corridor of Lower Main Road in Cape Town, South Africa. How this case was studied: We interviewed 36 students about their learning process in one-to-one post hoc interviews. Recurrent themes were increased self-monitoring, improved professional communication literacy and expanded real-world understanding. About the case: The teaching case follows a three-pronged approach. First, we have students decide on a survey area, determine their empirical focus, establish analytical units, decide how to collect data, collect (sociodemographic) information about their survey area, and determine the degree of researcher engagement. Next, students conduct fieldwork, documenting the linguistic landscape in small teams of 3 to 4 students. In the third phase, students have returned from the field and discuss their initial findings, ideas and observations during a data session with the instructors. Students decide if they still stand by the decisions they’ve made before they entered the field and are then asked to qualify how language is used in public space. Results: The main takeaway of the assignment is that students were more aware of the degree of linguistic innovation, rhetorical creativity, and ethnocultural stereotyping of entrepreneurial communication in their cities. Conclusion As a pedagogical tool, LL offers possibilities for exploring entrepreneurial communication in all its breadth and variety, providing access to perhaps the most visible and creative materialities of entrepreneurs and service providers: shop windows and signs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».