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Enregistrement W2144759621 · doi:10.1080/09658411003746612

Awareness of L1/L2 differences: does it matter?

2010· article· en· W2144759621 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.

Notice bibliographique

RevueLanguage Awareness · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrammaticalityPsychologyJudgementNounLinguisticsMetalinguistic awarenessSentenceTask (project management)Subject (documents)MetalinguisticsPronounGrammarMathematics educationTeaching methodVocabulary developmentComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is an investigation of the extent to which francophone learners of English as a second language (ESL) are aware of the differences between French and English question formation and how such awareness relates to their L2 performance. Three tasks were administered to 58 grades 5 and 6 francophone ESL learners. In a grammaticality judgement task, learners were asked to judge the grammaticality of English Wh– and yes/no questions. In a scrambled questions task, participants were instructed to create questions with sets of words written on individual cards. Some of the participants were also interviewed. Students’ own grammaticality judgement and scrambled questions tasks were used as stimuli for the interviews. On the grammaticality judgement task, questions in which the subject was a pronoun were judged more accurately than questions in which the subject was a noun. The most frequent non-target question forms that learners produced on the scrambled questions task were those in which a word (e.g. auxiliary do) was ‘fronted’ (placed at the beginning of a declarative sentence). The interview indicated that most students had a poor understanding of differences between English and French questions. Correlation analyses showed a positive relationship between students’ awareness of L1–L2 differences and their ability to correctly judge and form questions in English.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,990

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)0,0100,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,250 · 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