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Enregistrement W1587743884 · doi:10.3968/j.css.1923669720060204.005

A Case Study in the Application of Authentic Material Texts: Findings after Using the New York Times Monday Weekly on the United Daily News

2009· article· en· W1587743884 sur OpenAlexvenueno aff
Hsiao-Chen Yu

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtReading (process)SociologyLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is easy to have access to satellite or cable TV programs in Taiwan, and thus ordinary learners have ample opportunities to immerse themselves in an English-rich environment if they want. However, military cadets do not have enough English input because their time is limited on campus. In this study, the writer strives to figure out the best way to increases their interest in the language and relate English instruction to their real world. She used the New York Times Monday Weekly (NYTMW) in the United Daily News as a supplementary reading material during the 2005-2006 school year, and tried to analyze the mixed results. She finds that retention is increased if the selected material is relevant to learners’ lives. Key words: NYTMW, New York Times, reading assessment, authentic material texts Resume: Il est facile d’acceder aux programmes de satellite ou de televison par câble a Taiwai, et ainsi les apprenants disposent de nombreuses opportunites pour s’immigrer dans un environnement anglais s’ils en ont envie. Cependant, les eleves des ecoles militaires n’ont pas assez de contact avec l’anglais parce qu’ils passent leur temps au campus. Dans cette etude, l’auteur essaie de trouver le meilleur moyen de soulever leur interet et relier l’instruction anglaise a leur vie reelle. De plus, elle trouve que la retention est augmentee si le materiel selectionne concerne la vie des apprenants. Mots-Cles: NYTMW, New York Time, evaluation de lecture, materiel authentique

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0110,006
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2009
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Résumé présentoui

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