Language testing, migration and citizenship : cross-national perspectives on integration regimes
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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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».