MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2898362263 · doi:10.5539/ijel.v8n6p303

Cognitive Comprehension of “Beyond & Behind”: An Experimental Study of Baghdad University

2018· article· en· W2898362263 sur OpenAlexvenueno aff
Raghad Fahmi Aajami

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerplexityComprehensionTest (biology)CognitionMathematics educationPoint (geometry)PsychologyComputer scienceLinguisticsNatural language processingMathematicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study analyzes two locative English prepositions behind and beyond from the cognitive semantic point of view. These prepositions pose a problem experienced by Iraqi undergraduates. The complexity of these two prepositions encourages the researcher to use the cognitive linguistics (CL) approach and its insights as developed by Evans and Tyler 2003 to test its validity and help the Iraqi students. The data analysis is quantitatively-based. Seventy second-year university students participate in this experimental study. The pre-test and post-test data are analyzed through SPSS statistical editor and the results show a progress of more than (0.05≤). The results of the questionnaire show a noticeable positive change in the students’ attitude toward CL approach and display the main source of difficulty that is related to perplexity in the usage of these prepositions. The effectiveness of CL approach in getting accurate comprehension of the English prepositions behind and beyond is proved by the results of this experiment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,313 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of English LinguisticsMême sujetLanguage, Metaphor, and CognitionTravaux en français237 207