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Enregistrement W2002451058 · doi:10.1590/s0103-18132005000100003

[NO TITLE AVAILABLE]

2005· article· en· W2002451058 sur OpenAlexaff
Leonardo Recski Ramos

Notice bibliographique

RevueTrabalhos em Linguística Aplicada · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModal verbVariety (cybernetics)LinguisticsModalSentenceComputer sciencePoint (geometry)CzechPsychologyNatural language processingArtificial intelligenceVerbMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article uses computer learner corpora to compare the variety and frequency of some modal expressions in the writing of university-level EFL students and native speakers. Even though the prime focal point of the investigation is Brazilian EFL writers, the author recurrently relies on comparisons with Spanish and Czech EFL writers in an effort to determine whether certain characteristics of Brazilian EFL writing are likely to stem from mother tongue interference, or are, by and large, shared by EFL writers of different language settings. The study is based on four 33,000-word sub-corpora and takes into account not only modal auxiliary verbs but also a broader variety of modal devices, such as lexical verbs and adverbs with a modal value. Results reveal an overall overuse of modal expressions by all EFL writers, a propensity which may be partially developmental, and partially interlingual. The study also discovers evidence of register interference, where the learners appear to transfer patterns of use from spoken English into their writing, and particularly a high-degree of topic sensitivity in the use of particular modals. It concludes by arguing for the necessity to offer learners a broader variety of modal expressions including larger sentence patterns and modal phrases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8210,729

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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