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Enregistrement W1536242968 · doi:10.26522/tl.v4i3.276

A Critical Commentary

2008· article· en· W1536242968 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Josée Makropoulos

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrench immersionAP French LanguageMathematics educationPsychologyLinguisticsPedagogySociologyLanguage educationPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early French Immersion (EFI) programs were introduced in Canada in 1965 for students from Anglophone families where neither one of their parents spoke or understood much French. Unlike other bilingual programs, the immersion approach introduces French for the instruction of academic subjects and promotes the use of French as the language medium for classroom interactions. The EFI option is usually offered from the onset of elementary school, in Kindergarten or Grade One, and provides equal instruction time in English and French after primarily exposing students to the target language of instruction. Middle French Immersion (MFI) and Late French Immersion (LFI) are geared for older children who did not begin EFI programs, and respectively begin in Middle School (Grades 4 or 5) and at the Intermediate Level (Grades 7 and 8). By the 1980s, optional French immersion programs were available across Canada to families wishing to provide their children access to bilingual instruction passing through English first and French as the second official language.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,144
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,144
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0620,058
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,009

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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