Teaching Specialized Vocabulary by Integrating a Corpus-Based Approach: Implications for ESP Course Design at the University Level
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to demonstrate how to integrate two in-house specialized corpora into a university-level English for Specific Purposes (ESP) course for nonnative speakers of English. The ESP course was an introductory level of wine tasting for Applied English Department students at a university specializing in hospitality in Taiwan. Two corpora of wine tasting notes selected from the official website of the Liquor Control Board of Ontario (LCBO) in Canada, one for red wine and one for white wine, were compiled. Lexical density and vocabulary compositions were analyzed. The results show that the lexical density and the percentages of specialized vocabulary of the wine corpora were higher than in other disciplines. In addition, wine reviewers used different vocabulary to describe the characteristics of white wine and red wine. From the keyword analysis, terms related to cooking methods and food names appeared in high frequencies. Based on the corpora analysis results, vocabulary lists, the LCBO website, and the in-house corpora were introduced to the students as supplementary materials. The pre- and posttest results for vocabulary indicate that the students enrolled in this program gained significant progress in both content and language knowledge. Based on the study results, recommendations for ESP teaching and materials development are discussed.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle