MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1647349554 · doi:10.18806/tesl.v26i2.414

Recognizing Visual and Auditory Cues in the Detection of Foreign-Language Anxiety

2009· article· en· W1647349554 sur OpenAlexvenueno aff
Tammy Gregersen

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCommunication in Education and Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Northern Iowa
Mots-clésPsychologyNonverbal communicationAnxietyForeign languageAffect (linguistics)Foreign language anxietyCognitive psychologyLanguage assessmentCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

.This study examines whether nonverbal visual and/or auditory channels are more effective in detecting foreign-language anxiety. Recent research suggests that language teachers are often able to successfully decode the nonverbal behaviors indicative of foreign-language anxiety; however, relatively little is known about whether visual and/or auditory channels are more effective. To this end, a group of 36 preservice English-language teachers were asked to view videotaped oral presentations of seven beginning English-language learners under three conditions: visual only, audio only, and a combination of visual and audio in order to judge their foreign-language anxiety status. The evidence gathered through this study did not conclusively determine the channel though which foreign-language anxiety could be most accurately decoded, but it did suggest indicators in the auditory and visual modes that could lead to more successful determination of behaviors indicative of negative affect.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTESL Canada JournalMême sujetCommunication in Education and HealthcareTravaux en français237 207