MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2605142707 · doi:10.5539/hes.v7n2p27

The Learning of Chinese Idiomatic Expressions as a Foreign Language

2017· article· en· W2605142707 sur OpenAlexvenueno aff
Li Liu, Jiayi Yao

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteral and figurative languageLinguisticsChinese as a foreign languagePsychologyForeign languageComprehensionChinese languageSyllabic verseLanguage acquisitionCharacter (mathematics)Mathematics educationPhilosophyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chinese idioms are mostly four-character phrases and are called Quadra-syllabic Idiomatic Expressions (QIEs). It has long been reported that learning of Chinese QIEs poses a great challenge for both young L1 speakers and adult L2 learners as the condensed form is often associated with complicated figurative meanings. The present study explored the factors that influence the learning of Chinese QIEs as a Foreign Language (FL). The results of a comprehension test and a questionnaire showed that semantically transparent QIEs were understood much better than opaque ones; being structurally symmetric also facilitated QIE understanding, but with limited effect. Language transfer was another factor to consider especially when the learners were from mixed nationalities. The results were then compared with those reported in the Native Language (NL) QIE learning and were further discussed in terms of the pedagogical implications for the learning of QIEs in FL teaching.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,374 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHigher Education StudiesMême sujetLanguage, Metaphor, and CognitionTravaux en français237 207