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Enregistrement W2921741742 · doi:10.1017/s0272263119000044

TOWARD A DYNAMIC VIEW OF SECOND LANGUAGE COMPREHENSIBILITY

2019· article· en· W2921741742 sur OpenAlex
Charlie Nagle, Pavel Trofimovich, Annie Bergeron

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStudies in Second Language Acquisition · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCLIPSActive listeningDowngradeTask (project management)RecallCognitive psychologyLanguage proficiencyVariation (astronomy)Second languageLinguisticsComputer scienceCommunicationArtificial intelligenceMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study took a dynamic approach to second language (L2) comprehensibility, examining how listeners construct comprehensibility profiles for L2 Spanish speakers during the listening task and what features enhance or diminish comprehensibility. Listeners were 24 native Spanish speakers who evaluated 2–5 minute audio clips recorded by three university-level L2 Spanish speakers responding to two prompts. Listeners rated comprehensibility dynamically, using Idiodynamic Software to upgrade or downgrade comprehensibility over the course of the listening task. Dynamic ratings for one audio clip were video-captured for stimulated recall, and listeners were interviewed to understand which aspects of L2 speech were associated with enhanced versus diminished comprehensibility. Results indicated that clips that were downgraded more often received lower global ratings but upgrading was not associated with higher ratings. Certain problematic features and individual episodes caused listeners’ impressions to converge, though substantial individual variation among listeners was evident.

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.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0310,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,353 · 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