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Enregistrement W1542619166

Writing Life 1 in Language 2

2006· article· fr· W1542619166 sur OpenAlexaff
Linda Steinman

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Education / Revue des sciences de l'éducation de McGill · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSecond-language acquisitionLinguisticsTheme (computing)PsychologyPhilosophyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT. What is second language acquisition like from the learner’s perspective? I examined published autobiographies authored by those who have documented their language learning journeys. One theme that recurred across the texts was Writing; a sub-theme was Writing life 1 in language 2. Some narrativists/learners described the dissonance, while others described the relief they felt when writing about events in a language other than the language in which those events occurred. Insights about writing provided by the learners/narrativists could illuminate both second language acquisition (SLA) theory and SLA pedagogy. ECRIRE LA VIE 1 DANS LA LANGUE 2 RESUME. Comment l’apprenant considere-t-il l’acquisition d’une langue seconde? J’ai examine des autobiographies publiees par des personnes qui ont documente leur parcours d’apprentissage d’une langue. L’un des themes recurrents des textes est l’ecriture; un sous-theme etant l’ecriture d’une vie dans une autre langue que la langue maternelle. Certains narrateurs/apprenants ont fait etat d’une discordance, tandis que d’autres ont exprime leur soulagement d’ecrire sur leur vie dans une langue autre que celle dans laquelle cette derniere s’est produite. Les observations que nous ont fournies les narrateurs/apprenants sur l’ecriture pourraient contribuer a enrichir la theorie de l’acquisition d’une langue seconde (SLA) et la pedagogie SLA.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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