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Enregistrement W2563800139 · doi:10.18806/tesl.v33i2.1238

CELBAN: A 10-Year Retrospective Catherine Lewis & Blanche Kingdon

2016· article· en· W2563800139 sur OpenAlexaffvenueabout
Catherine Lewis, Blanche Kingdon

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensResearch Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValuation (finance)Language assessmentHumanitiesSociologyPsychologyPedagogyArtBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides a 10-year review by the test developers of the Canadian English Language Benchmark Assessment for Nurses (CELBAN™). From 2004 to 2014, the development, implementation, national administration, and operations of CELBAN and CELBAN-related products and services were the responsibility of the test developers and team at the Canadian English Language Assessment Services (CELAS) Centre at Red River College, Winnipeg, Manitoba. The CELAS Centre team experienced both challenges and opportunities during this 10-year period. As CELBAN expands, and in light of its current profile as a high stakes language assessment tool, a time for reflection and review is warranted. This retrospective review of CELBAN provides an overview of its history, administration, operations, and growth, as well as challenges experienced and lessons learned by the CELAS Centre team. Further research and development ideas are also posited by the CELBAN test developers. Cet article présente un examen décennal par les auteurs du CELBAN (Canadian English Language Benchmark Assessment for Nurses), l’évaluation de compétence linguistique pour infirmiers et infirmières. De 2004 à 2014, les auteurs du test et l’équipe au centre canadien des services d’évaluation de compétence linguistique en anglais (CELAS) situé au Red River College, à Winnipeg, au Manitoba, étaient responsables du développement, de la mise en œuvre, de l’administration à l’échelle nationale et des activités du CELBAN, ainsi que des produits et des services qui en découlent. Pendant ces dix ans, l’équipe du centre CELAS a affronté des défis et fait face à de nouvelles occasions. Compte tenu de la croissance du CELBAN et de son profil actuel comme outil d’évaluation linguistique à enjeux importants, une période de réflexion et de révision se justifie. Cet examen rétrospectif du CELBAN offre un aperçu de son histoire en évoquant son administration, ses activités, sa croissance, ainsi que les dé s affrontés et les leçons apprises par l’équipe du centre CELAS. Les auteurs du test proposent de nouvelles pistes de recherche et des idées de développement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations42
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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