<b>INDIVIDUAL DIFFERENCES IN FOREIGN LANGUAGE LEARNING: EFFECTS OF APTITUDE, INTELLIGENCE, AND MOTIVATION.</b><i>Steve Cornwell and Peter Robinson (Eds.)</i>. Tokyo: Aoyama Gakuin University, 2000. Pp. ii + 199. $29.00 paper.
Notice bibliographique
Résumé
This edited volume contains the proceedings of a conference on the role of individual differences in instructed SLA held at Aoyama Gakuin University in 1999. It includes 11 studies as well as an introductory chapter written by the editors. The first two papers, by Yamashiro and McLaughlin and by Hiser, Croker, Kenudson, and Stribling, present multivariate statistical analyses to examine the interrelationship between motivation, second language (L2) proficiency, and other learner characteristics in Japanese student samples. Although both studies offer unique insights into the characteristics of their target population, the authors also call for methodological improvements that would go beyond the use of self-report questionnaires. Sharing a similar interest in improving motivation research methodology, another study by Hsiao explicitly sets out to test the construct validity of the most well known motivation test—Gardner's Attitude/Motivation Test Battery—in Taiwan, which is a very different learning environment from Canada, where the test was originally developed. Özek and Williams's paper is also of interest in this respect because in their study a questionnaire survey conducted in Turkey was complemented with qualitative interviews, thereby resulting in a particularly rich database.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».