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Enregistrement W1968496186 · doi:10.1632/003081202x61115

Alien Wisdoms in English and Foreign Language Programs

2002· article· en· W1968496186 sur OpenAlexaboutno aff
Claire Kramsch

Notice bibliographique

RevuePMLA/Publications of the Modern Language Association of America · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign languageFirst languageGermanLinguisticsLanguage assessmentSociology of languageLanguage educationComprehension approachLanguage transferMulticulturalismSociologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The changing demographics of higher education are bringing the teaching of English and the teaching of foreign languages closer together. For an increasing number of students, English is a foreign, a second, an international, or a global language, not the language of a unitary mother tongue and culture. Increasingly, students of French, German, or Spanish are learning a foreign language on the background of experiences of migrations, displacements, and expatriations but also on the background of multilingual and multicultural experiences. The typical language learner is, for example, a Nigerian with a Canadian passport learning German at the University of Texas, or a Czech citizen with a knowledge of English, German, and French enrolled in a Japanese class at the University of California, Berkeley. The common denominator among language learners is their interest in language in all its manifestations: literary and nonliterary, academic and nonacademic, as a mode of thought, as a mode of action, and as a symbol of identity. At UC Berkeley, the current success of courses with titles like Language, Mind, and Society; Language in Discourse; Language and Power; and Language and Identity—as they are offered by English programs, foreign language programs, linguistics departments, or schools of education—is a sign of a renewed interest in the way language expresses, creates, and manipulates “alien wisdoms” through discourse.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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