Does Reading Literary Texts Have Any Impact on EFL Learners’ Vocabulary Retention?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This study seeks to find out whether EFL learners’ exposure to literary texts is in any way different from their exposure to nonliterary texts with respect to their ability to deal with related vocabulary items. Furthermore, the present study also sets out to examine whether EFL learners perform differently on reading comprehension tests derived from literary texts compared with those derived from nonliterary ones. The analysis of the data brought to light the fact that exposure to a plethora of literary texts does not imperatively bring any significant gain in the comprehension of literary or nonliterary texts. Even so, it is concluded that exposure to vocabulary items in literary texts may, in point of fact, help EFL learners to build up solid vocabulary knowledge. Key words: Extensive Reading; Literature; Reading Comprehension; Vocabulary Acquisition Resume: Cette etude cherche a decouvrir s’il y aurait des differences aux niveaux des resultats en comparant avec l’exposition des etudiants d'EFL aux textes litteraires et des etudiants d’EFL qui sont exposes aux textes non litteraires en ce qui concerne de leur capacite de traiter les articles relatifs de vocabulaire. En outre, la presente etude egalement mise a examiner si les etudiants d'EFL executent differemment sur des essais de comprehension de lecture derives des textes litteraires compares a ceux derives de les non litteraire. L'analyse des donnees a mis en evidence le fait que l'exposition a une plethore de textes litteraires n'apporte imperativement aucun gain significatif dans la comprehension des textes litteraires ou non litteraire. Neanmoins, on le conclut que l'exposition aux articles de vocabulaire en textes litteraires peut, en effet, aider des etudiants d'EFL a accumuler la connaissance solide de vocabulaire. Mots cles: Lecture etendue; Litterature; Comprehension de lecture; Acquisition de vocabulaire
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,037 | 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 tête enseignante, 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 ».