First-year university students’ receptive and productive use of academic vocabulary
Notice bibliographique
Résumé
The present study explores academic vocabulary knowledge, operationalised through the Academic Word List, among first-year higher education students. Both receptive and productive knowledge and the proportion between the two are examined. Results show that while receptive knowledge is readily acquired by first-year students, productive knowledge lags behind and remains problematic. This entails that receptive knowledge is much larger than productive knowledge, which confirms earlier indications that receptive vocabulary knowledge is larger than productive knowledge for both academic vocabulary (Zhou 2010) and general vocabulary (cf. Laufer 1998, Webb 2008, among others). Furthermore, results reveal that the ratio between receptive and productive knowledge is slightly above 50%, which lends empirical support to previous findings that the ratio between the two aspects of vocabulary knowledge can be anywhere between 50% and 80% (Milton 2009). This finding is extended here to academic vocabulary; complementing Zhou’s (2010) study that investigated the relationship between the two aspects of vocabulary knowledge without examining the ratio between them. On the basis of these results, approaches that could potentially contribute to fostering productive knowledge growth are discussed. Avenues worth exploring to gain further insight into the relationship between receptive and productive knowledge are also suggested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».