Notice bibliographique
Résumé
Postsecondary institutions increasingly focus their efforts on internationalization, but foreign language faculty and language and literature departments are conspicuously absent from the great majority of these discussions (Knight 2006, Gerndt 2012). The emerging field of Business Language Studies (Doyle 2012) offers an important path to participating in these decisions and thus to helping shape the discussions about developing our students’ global and intercultural competencies. The purpose of this article is twofold. On the one hand, we will show how BLS aligns with recent pedagogical trends put forth by national associations (MLA, ACTFL, AAUC), underscoring the importance of showcasing its work not only within language departments, where it is often relegated a minor status, but on campus and in the larger community where students engage in project-based and community outreach work. On the other hand, we will demonstrate how deliberate BLS programming in the study abroad context provides a model of best practices that offers important opportunities for growing the field of BLS, and more importantly, gives students unprecedented access to the business world. A new study abroad program, Duke in Montreal, provides a case study for how to implement such a program.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».