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Enregistrement W2792254679 · doi:10.18806/tesl.v34i3.1274

A Study in Enhancing L2 Learners' Utility with Written Academic Formulaic Sequences

2018· article· en· W2792254679 sur OpenAlexaffvenue
Lewis Murray

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensThinkpath Engineering Services (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSignificant differenceIntervention (counseling)PsychologyHumanitiesLinguisticsArtPhilosophyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intervention exercises have tended to be limited to restricted controlled output instudies related to second language (L2) learners’ acquisition of written academicformulaic sequences (FSs), while measurement of use has been drawn from freeroutput (AlHassan & Wood, 2015; Jones & Haywood, 2004; Peters & Pauwels,2015). The current study reports on an intervention designed to be less controlledthan previous studies and therefore closer to what learners would subsequentlybe required to produce. The intervention required a treatment group to edit targetFSs into given paragraphs. These paragraphs were similar to those they werelater required to produce and from which the data were drawn. Data drawn frompretests established that there was no significant difference in the occurrence oftarget FSs use between the treatment and control groups. Data drawn from posttestswere used to determine whether there was any significant difference in theoccurrence of the target FSs between pre- and posttests for each group. Resultsfrom the treatment group indicate that the intervention appears to have been effectivein increasing learners’ utility with the target FSs.Les exercices d’intervention ont eu tendance à être limités à la production restreinteet contrôlée dans des études liées à l’acquisition de formules académiquesécrites en L2, alors que la mesure de l’emploi a été tirée d’une production plus libre(AlHassan & Wood, 2015; Jones & Haywood, 2004; Peters & Pauwels, 2015). Laprésente étude rend compte d’une intervention conçue de sorte à être moins contrôléeque les études précédentes et donc plus près de ce que les étudiants auraient àproduire par la suite. L’intervention exigeait qu’un groupe expérimental révise lesformules ciblées pour former des paragraphes. Ces paragraphes étaient similairesà ceux qu’ils devaient produire par la suite et à partir desquels les données étaientpuisées. Les données de pré-tests ont établi qu’il n’y avait aucune différence significativedans l’emploi de formules ciblées chez le groupe expérimental et chez legroupe témoin. Les données des post-tests ont déterminé s’il y avait des différencessignificatives dans l’emploi des formules ciblées entre le pré-test et le post-test pourles deux groupes. Les résultats du groupe expérimental indiquent que l’interventionsemble avoir augmenté l’emploi par les étudiants des formules ciblées.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2070,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,301 · 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.

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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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