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Enregistrement W2104209819 · doi:10.1177/0265532212436659

Topical knowledge and ESL writing

2012· article· en· W2104209819 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueLanguage Testing · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpromptuCohesion (chemistry)Language proficiencyPsychologyTest (biology)Mathematics educationLanguage assessmentSecond language writingTest of English as a Foreign LanguageEnglish for academic purposesTask (project management)PedagogySecond languageLinguisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the effects of topical knowledge on ESL (English as a Second Language) writing performance in the English Language Proficiency Index (LPI), a standardized English proficiency test used by many post-secondary institutions in western Canada. The participants were 50 students with different levels of English proficiency (basic, intermediate, and advanced) attending a Canadian college. Each student wrote two timed-impromptu essays: one responding to a prompt requiring general knowledge about university studies and the other pertaining to specific knowledge about federal politics. Results showed that students across three proficiency levels performed significantly better on the general topic than they did on the specific topic. The specific topic produced lower scores on content due to poor quality and development of ideas, implicit position taking, and a weak conclusion. Students also scored lower on organization and language on the knowledge-specific task because of weaker coherence and cohesion, shorter essays, more language errors, and less frequent use of academic words. Post-test interviews confirmed that participating students were challenged by the prompt that required specific topical knowledge. The study draws attention to the importance of developing appropriate prompts for ESL writing tests.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,231 · 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