CELBAN: A 10-Year Retrospective Catherine Lewis & Blanche Kingdon
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,065 | 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 ».