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.
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the productive knowledge of synonyms in English by 40 Saudi EFL learners. It also tests whether the participants’ English proficiency level plays a role in their production of English synonyms. To this end, the researcher designed a translation test to measure Saudi EFL learners’ ability to produce the correct synonym in contextualised English sentences. In order to test whether the English proficiency level of the participants influenced their production of English synonyms, the participants were divided, on the basis of their scores on the Oxford Placement Test, into two groups: 20 Advanced Learners (ALs) and 20 Intermediate Learners (ILs). The answers of the two groups on the translation test, i.e., the ALs and ILs were compared to check whether their English proficiency level played a role on their answers. A Chi-square test was employed to determine whether the differences between the ALs and ILs on the test were statistically significant. The results show that the number of correct answers provided by ALs was higher than that provided by ILs, suggesting that their English proficiency level may have played a role in their answers. The study suggested that the main sources of error were L1 interference, lack of focus on the acquisition of vocabulary in schools in Saudi Arabia, lack of knowledge of some English lexical items, lack of awareness of the different nuances of meaning between the synonyms in English and lack of knowledge with English collocations. Finally, the study concludes with some recommendations for further research.
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 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 | 0,129 |
| 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 | 0,001 | 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 découle