Notice bibliographique
Résumé
The need for English English for Academic Purposes (EAP) – the teaching of English with the specific aim of helping learners to study, conduct research or teach in that language – is an international activity of tremendous scope. It is carried out in four main geographical domains, each of which exhibits particular characteristics and purposes. It is carried out, first, in the major English-speaking countries (the US, UK, Australia, Canada and New Zealand), where large numbers of overseas students whose first language is not English come to study. It is conducted, second, in the former colonial territories of Britain (and less importantly the United States) where English is a second language and is used as the medium of instruction at university level. It is conducted, third, in countries which have no historic links with English, but which need to access the research literature in that language (the countries of Western Europe, Japan, China, Latin America, Francophone Africa and others).1 And finally, EAP is now increasingly being offered in the countries of the former Soviet-bloc, as they seek to distance themselves from the influence of Russia and its language and position themselves as participants in the increasingly global economy and academic community. To give some indication of the demand for EAP, if we take the first of the four areas mentioned – the countries where English is a first language – in 1996–7, 457,984 foreign students were studying in the US (Davis, 1997) and 198,064 in the UK (Higher Education Statistics Agency, 1997). While these numbers are already very considerable, they are likely to comprise only a minority of the likely target EAP population.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».