A Case Study in the Application of Authentic Material Texts: Findings after Using the New York Times Monday Weekly on the United Daily News
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,013 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».