MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2119531824

THE ROLE OF LEXICAL COHESION IN THE ASSESSMENT OF EFL READING PROFICIENCY

2007· article· en· W2119531824 sur OpenAlexaff
Fabiana MacMillan

Notice bibliographique

RevueJournal of Second Language Acquisition and Teaching · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest of English as a Foreign LanguageCohesion (chemistry)LinguisticsTest (biology)Reading comprehensionReading (process)PsychologyLexical itemComputer scienceLexical densityLanguage proficiencyNatural language processingLanguage assessment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study argues that lexical cohesion plays a fundamental role in the concept of reading reflected on a widely accepted English proficiency test, the Test of English as a Foreign language (TOEFL®). Results stemming from the lexical cohesive analysis of a corpus of 608 fixed-response TOEFL® reading comprehension test items indicate that all question types on the test involve the identification of different instances of lexical repetition, or ‘lexical links’ (Hoey, 1991), connecting question stems and/or correct options to specific sentences in the related passages. Equivalent results found for TOEFL ® PBT (paper-based test), CBT (computer-based test), and iBT (internet-base test) items suggest that lexical links are in evidence across different versions of the test, even though these editions may, in certain instances, test certain reading skills by means of different question types.

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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Second Language Acquisition and TeachingMême sujetSecond Language Acquisition and LearningTravaux en français237 207