Recognizing the Significant Role of Literature in Teaching College English
Notice bibliographique
Résumé
Purely based on my experiential knowledge, this article does not engage with the current so-called “academic” scholarship on the topic. It does not present, according to a critic, “empirically-focused and data-driven research” as the majority of traditional writing studies normally do nor does it “approach and theorize writing as a multidimensional practice and object of study” following what is known as a so-called “methodical analysis.” Free from and unpopulated by unnecessarily top-heavy “academic” and “educational” jargons, this new and original experience-based article, that boasts in not being academically derivative and adulterated, argues that College English (or freshman composition) should be as much literature-based as it is currently based on other writing mechanics related to technology and social media, and practiced through what sometimes seems to be only elaborately and long drawn out steps in the writing process with the assessment criteria impractically divided into minor as well as minute differences. The course should be more open and flexible in its syllabus and be taught with a reading of suitable literary materials as a major component and literature-based writing exercises, among, of course, the other interesting topics of contemporary culture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,024 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».