Explicit Lexical Elaboration as an Autonomy Enhancing Tool for Acquisition of L2 Vocabulary from Reading
Notice bibliographique
Résumé
Studies (Kim, 1996, 2006; Silva, 2000, for example) indicate that explicit lexical elaboration is the most significant technique to make the meaning of unknown words clear in the text. Through explicit lexical elaboration, definitions or synonyms of the difficult words in the text are provided after the explicit elaborative devices such as which means whereas appositive devices are used in implicit lexical elaboration. This study was an experiment to show that explicit and implicit lexical elaborative devices can serve as autonomy enhancing tools which assist L2 learners in recognizing the meaning of the unknown words in a text in the absence of dictionaries and instructors. To do the study, three groups of EFL participants (each group including 45 participants) were exposed to 30 low-frequency words by reading one of the three versions of an experimental text containing these words. A univariate factorial ANOVA was administered to analyze the data of the study. The results of the study showed that explicit lexical elaboration was the most beneficial technique in meaning recognition of L2 vocabulary in the text. It is also implied from the results of the study that the explicit elaborative device creates the best condition for learners’ autonomy in acquiring L2 vocabulary from reading. Key words: explicit and implicit lexical elaboration; learner autonomy enhancement; meaning recognition
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».