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Record W2942596079 · doi:10.3138/cmlr.2018-0167

Improving Chinese EFL Teachers’ English Requests: Does Study Abroad Help?

2019· article· fr· W2942596079 on OpenAlexaffvenueabout
Jun Deng, Leila Ranta

Bibliographic record

VenueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLanguage, Discourse, Communication Strategies
Canadian institutionsUniversity of Alberta
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les auteurs présentent les résultats d’une enquête sur le développement pragmatique en langue seconde (L2) d’un groupe de 19 enseignants chinois de l’anglais langue étrangère (ALE) ayant pris part à un programme d’études de cinq mois au Canada (groupe SA — study abroad). Les participants sont appelés à accomplir une tâche de rédaction (WDCT — written discourse-completion task) destinée à évaluer leurs connaissances pragmatiques quant à la façon de formuler des demandes en anglais. Ils sont également appelés à tenir un journal papier de leurs interactions orales en deux occasions durant leur séjour. Comparativement aux 19 enseignants de l’anglais au pays (groupe AH — at home), les enseignants du groupe SA ont indiqué se livrer à une plus grande quantité d’activités interactives en anglais et être exposés à un plus grand nombre d’actes de langage. Comme les enseignants du groupe AH, ils ont recours, dans la formulation de leurs demandes, le plus souvent à des stratégies indirectes traditionnelles (aptitude, consentement, autorisation), ensuite à des stratégies directes (volonté et impératif), et enfin à une stratégie non traditionnelle (suggestion). Ils semblent également améliorer, dans une certaine mesure, leur perception sociopragmatique des demandes (c’est-à-dire qu’ils utilisent moins l’impératif dans les circonstances où le degré d’injonction est faible). L’étude ne fournissant pas de preuve solide du développement pragmatique en L2 des enseignants de l’ALE durant leur stage d’études à l’étranger, il semble que ces derniers bénéficieraient d’un programme de perfectionnement professionnel à caractère pragmatique avant et (ou) pendant leur séjour dans un pays anglophone.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.493
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.247 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2019
Admission routes3
Has abstractyes

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