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Record W2954554639 · doi:10.3138/cmlr.2017-0146

Willingness to Communicate and Second Language Speech Fluency: An Investigation of Affective and Cognitive Dynamics

2019· article· fr· W2954554639 on OpenAlexaffvenue
Shahin Nematizadeh, David Wood

Bibliographic record

VenueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicEFL/ESL Teaching and Learning
Canadian institutionsCarleton University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les recherches sur la volonté de communiquer en L2 (langue seconde) ont gagné du terrain depuis deux décennies. À ces progrès s’ajoute l’émergence de la théorie des systèmes dynamiques complexes (TSDC), axée sur le phénomène des changements, dont les répercussions sur l’étude de la volonté de communiquer ont ouvert de nouvelles avenues vers une meilleure opérationnalisation du concept. S’appuyant sur la TSDC, Segalowitz a proposé un cadre de référence permettant d’expliquer les paramètres sous-jacents qui influent sur la fluidité du discours, dont la volonté de communiquer. Les auteurs se fondent sur ce cadre de référence pour réaliser l’étude exploratoire qu’ils proposent. Ils adoptent une approche qualitative et quantitative dans l’étude de la dynamique affective et cognitive de la volonté de communiquer des apprenants d’une L2, ainsi que de la façon dont cette dynamique interagit avec les mesures temporelles de la fluidité du discours, soit principalement la vitesse d’élocution, la longueur moyenne des énoncés et les phénomènes de pause. Utilisant une méthode idiodynamique pour saisir à chaque moment les fluctuations dans la volonté de communiquer des participants, les auteurs relèvent les interactions cognition-affect se reflétant dans la volonté de communiquer et la vitesse d’élocution. Les résultats montrent l’existence d’une interaction affect-cognition non continue, essentiellement bidirectionnelle, entre la volonté de communiquer et la fluidité du discours en L2.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.475
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.013
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.222 · 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

Citations37
Published2019
Admission routes2
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