Qualitative language education research in the past quarter century: A bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
A central concern among qualitative researchers over the last two decades has been enhancing its visibility and credibility, particularly among quantitative researchers as well as general audiences. Addressing calls for top-down insights to help stakeholders of research take stock of an increasingly large and complex literature body, this bibliometric analysis provides quantitative insights into 3,758 qualitative studies in language education, published in 34 major academic journals from 1999 to 2021. It investigates patterns of research productivity across authors, their institutions and the countries these are located in, the journals authors publish in, the research approaches they use, the topics they address, and the sources they commonly cite. The study uncovered a sizeable increase in the literature body, particularly in 2019–21, driven by growing interest in staple topics relating to teaching and learning featuring predominantly case study, conversation analytic, and ethnographic methods. The literature body, starting off as largely Anglophone centric and individually authored has become more diversified. Implications largely in the form of gaps in the dataset and suggestions for future research are discussed.
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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 | 0,079 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,117 | 0,220 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».