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Enregistrement W2025285469 · doi:10.58680/rte202231642

Annotated Bibliography of Research in the Teaching of English

2022· article· en· W2025285469 sur OpenAlexaff
Lisa Ortmann, Anne Crampton, Erin Stutelberg, Richard Beach, Keitha-Gail Martin-Kerr, Debra Peterson, Anna Schick, Bridget Kelley, Charles R. Lambert, Tracey Pyscher, LeAnne Robinson, Mikel W. Cole, Kathryn Allen, Candance Doerr-Steven, Madeleine Israelson, Robin Jocius, Tracey Murphy, Stephanie Rollag Yoon, Andrea Gambino, Jeff Share, Stephanie M. Madison, Katherine Brodeur, Amy Frederick, Anne Ittner, Megan McDonald Van Deventer, Ian O’Byrne, Sara K. Sterner, Mark Sulzer

Notice bibliographique

RevueResearch in the Teaching of English · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnnotated bibliographyBibliographyEducational researchMathematics educationPsychologyLinguisticsPedagogySociologyLibrary scienceComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2003, RTE has published the annual “Annotated Bibliography of Research in the Teaching of English,” a list of curated and annotated works reviewed and selected by a large group of dedicated educator-scholars in our field. The goal of the annual bibliography is to offer a synthesis of the research published in the area of English language arts within the past year for RTE readers’ consideration. Abstracted citations and those featured in the “Other Related Research” sections were published, either in print or online, between June 2020 and June 2021. The bibliography is divided into nine sections, with some changes to the categories this year in response to the ever-evolving nature of research in the field. Small teams of scholars with diverse research interests and background experiences in preK–16 educational settings reviewed and selected the manuscripts for each section using library databases and leading scholarly journals. Each team abstracted significant contributions to the body of peer-reviewed studies that addressed the current research questions and concerns in their topic area.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0390,066
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1070,039

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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