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
Most postsecondary educational institutions employ some type of language proficiency assessment for international applicants to assess their language skills (Alderson, Krahnke, & Stansfield, 1987; Chalhoub Deville & Turner, 2000; Kahn, Butler, Weigle, & Sato, 1994; Paltridge, 1992; Person, 2002; Rees, 1999; Roemer, 2002; Seaman & Hayward, 2000). The performance of these applicants is of interest to adminis trators, faculty, staff, and researchers alike, with gender variations being one issue often studied. These types of studies tend to compare the performance of females with males in terms of mean test scores by subtest and/or total test score, and in some cases by specific test questions or types of questions. The score differences are often reported as raw score differences, but to enhance comparability between tests, the differences also can be expressed in a standardized form such as a standard mean difference or a percent difference. The standard mean difference, denoted by D, is considered by Willingham and Cole (1997) in their meta-analysis of gender and assessment as one of the most common measurements. It is calculated by subtracting the male mean score from the female mean score and dividing the difference by the average standard deviation (SD):
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle