Russian as Native, Non-native, one of Natives and Foreign Languages: Questions of Terminology and Measurement of Levels of Proficiency
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
The 21st century has brought globalization of people’s lives and education. Dramatic economical, political andnatural cataclysms has made our planet’s population mobile and that concerns not only highly developedcountries but also so called the third world countries. While moving and changing their places of residencepeople bring with them their native language, their culture, knowledge and experience. They also bring to theirnew county of residence their own perception about communication, both an inner communication and anintercultural one. Bulat Okudzhava said in one of his poems, “To understand each other is a sacred science”, andtoday this approach to communication becomes a vital necessity in everyday life, in the sphere of science andeducation, in real space as well as in the virtual one. While people actively learn foreign languages withapproved status, minor languages become suppressed in spite of the fact that the population - bearers of theseminor languages are quite numerous and these bearers should be taken into consideration. But this problem islikely to be referred to politics. In the frames of practical educational activities we deal with various problems.One of them quite often causes obstacles not only in organizing of the methodically correct educational processbut also in its monitoring process. Its impact on marking the final results, on achieving targeted competences -all these are the subjects of correct terminology. To be more precise – correlation of terminology that is acceptedin Russian Federation and in the world (in the first place in Europe, the USA, Israel).
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.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| 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