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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».