Notice bibliographique
Résumé
This paper takes up the question of what lay language users conceive of as language‐related problems. A total of 1,076 subjects were recruited for the study. The data were collected from native speakers of English (American and Canadian), Norwegian, Lithuanian, Polish, Japanese, Dutch, Italian, Spanish (Chilean), German, Cantonese, and Mandarin. The subjects were asked questions intended to disclose what language‐related problems they thought they had experienced. ‘Understanding problems’ were reported by most subjects. The second most frequently reported language‐related problem was the difficulty in expressing verbally the complex non‐verbal reality, for instance, emotions. If one wants to address language‐related problems that have been very frequently indicated by many ordinary lay language users, problems concerning understanding should be given priority. Der Artikel befasst sich mit der Frage, was für Laien sprachliche Probleme darstellen. 1076 Probanden wurden für die Studie herangezogen. Die Daten wurden von Muttersprachlern des Amerikanischen und Kanadischen Englisch, des Norwegischen, des Litauischen, des Polnischen, des Japanischen, des Niederländischen, des Chilenischen Spanisch, des Deutschen, des Kantonesischen und des Mandarins ermittelt. Den Probanden wurden Fragen gestellt, die aufzeigen sollten, welche Art sprachlicher Probleme sie glaubten erfahren zu haben. Von den meisten Probanden wurden Verständnisprobleme genannt. Das am zweithäufigsten genannte Sprachproblem war die Schwierigkeit, die komplexe nichtsprachliche Realität, wie zum Beispiel Gefühle, sprachlich auszudrücken. Wenn man die Sprachprobleme ansprechen möchte, die am häufigsten von Laien genannt werden, sollte Verständnisproblemen die größte Priorität beigemessen werden.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».