MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2566273175 · doi:10.5206/cie-eci.v45i2.9293

Book Review: Social and Cultural Aspects of Language Learning in Study Abroad

2016· article· en· W2566273175 sur OpenAlexaffvenue
Ronald Samuel Karl Schirm

Notice bibliographique

RevueComparative and International Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)Study abroadLanguage acquisitionSociologyPedagogyPsychologySocial scienceMathematics educationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews Social and Cultural Aspects of Language Learning in Study Abroad, edited by Celeste Kinginger (2013). This collection of papers showcases modern study abroad research, particularly what Coleman describes as the "whole-person" approach, in which study abroad participants are studied as complex individuals rather than as members of a larger homogenous group of students studying abroad. While there is a slight focus on both American study abroad participants and on learners of French studying in France, despite Kinginger and Coleman advocating for including a broader range of participant home countries and languages studied in the volume's introductory chapters, the contributing authors employ a variety of methodologies to study their participants' experiences and their language learning. This methodological breadth demonstrates the modern strengths of Study Abroad Research while simultaneously showing the myriad of future possibilities for future research in the field.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,910

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)0,0010,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueComparative and International EducationMême sujetEFL/ESL Teaching and LearningTravaux en français237 207