Use of English in engineering workplace: Frequency, skill hierarchy, and functions
Notice bibliographique
Résumé
The existing body of research on workplace English for engineers highlights the significance of English in the engineering work. However, there is limited understanding of the use of English in the engineering profession in terms of the frequency of English use, the relative importance of macro skills such as speaking and writing, and the functions of the English language. This study examined diaries written by 97 in-service mechanical engineers regarding their experiences with English language use in their workplaces. Follow-up interviews were conducted with a sub-sample for triangulation. A summative content analysis of the diary data was carried out to identify the frequency of the use of English and the hierarchy of the use of the four skills (i.e., reading, writing, listening, speaking). In addition, thematic analysis and summative content analysis were employed to identify the functions of English in the engineering workplace. Findings reveal that the majority of the participants used English on 21–25 days during the 30-day data collection period. ‘Writing’ is the most frequently used skill, and ‘informative’ is the dominant function. Besides, in the engineering workplace, English primarily serves transactional functions while interactional uses remain limited. We conclude with implications for language educators and policymakers in relation to the use of the English language in the engineering sector.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».