Language testing, migration and citizenship : cross-national perspectives on integration regimes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
1. Introduction, Guus Extra, Max Spotti and Piet Van Avermaet (Tilburg University, Netherlands and Centre for Equity in Education, Flanders, Belgium) Part I: European countries 2. The politics of language and citizenship in the Baltic context, Gabrielle Hogan-Brun (University of Bristol, United Kingdom) 3. Language, migration and citizenship in Sweden, Lilian Nygren-Junkin (Goteborg University, Sweden) 4. Inventing English as convenient fiction: language testing regimes in the United Kingdom, Adrian Blackledge (University of Birmingham, United Kingdom) 5. Language, migration and citizenship in Germany Patrick Stevenson & Livia Schanze (University of Southampton, United Kingdom) 6. Language policies for citizenship and integration in Belgium, Piet Van Avermaet & Sara Gijsen (Centre for Equity in Education, Flanders, Belgium) 7. Testing regimes for newcomers to the Netherlands, Guus Extra & Max Spotti (Tilburg University, Netherlands) 8. Regimenting language, mobility and citizenship in Luxembourg, Kristine Horner (University of Leeds, United Kingdom) 9. Language, migration and citizenship in Spain, Dick Vigers & Clare Mar-Molinero (Southampton University, United Kingdom) Part II: Non-European countries 10. Language, migration and citizenship in the United States, Tammy Gales (University of California Davis) 11. Language, migration and citizenship in Canada, Lilian Nygren-Junkin (Goteborg University, Sweden) 12. The spectre of the Dictation Test: Language testing for immigration and citizenship in Australia, Tim McNamara (University of Melbourne, Australia) 13. Citizenship, language, and nationality in Israel, Elana Shohamy & Tzahi Kanza (Tel Aviv University, Israel Bibliography Index.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle