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Enregistrement W2587671992 · doi:10.1075/itl.167.2.02dan

Evaluating lists of high-frequency words

2016· article· en· W2587671992 sur OpenAlexaff
Thi Ngoc Yen Dang, Stuart Webb

Notice bibliographique

RevueITL Review of Applied Linguistics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocabularyWord listWord (group theory)Artificial intelligenceLinguisticsCorpus linguisticsNatural language processingWord lists by frequencyAmerican EnglishComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared the lexical coverage provided by four wordlists [West’s (1953) General Service List (GSL), Nation’s (2006) most frequent 2,000 British National Corpus word families (BNC2000), Nation’s (2012) most frequent 2,000 British National Corpus and Corpus of Contemporary American-English word families (BNC/COCA2000), and Brezina and Gablasova’s (2015) New-GSL list] in 18 corpora. The comparison revealed that the headwords in the BNC/COCA2000 tended to provide the greatest average coverage. However, when the coverage of the most frequent 1,000, 1,500, and 1,996 headwords in the lists was compared, the New-GSL provided the highest coverage. The GSL had the worst performance using both criteria. Pedagogical and methodological implications related to second language (L2) vocabulary learning and teaching are discussed in detail.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0140,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations81
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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