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Enregistrement W2982619192 · doi:10.5430/ijhe.v8n7p102

Comparative Studies of Educating Methods of Different - Structured Languages: Etymological and Semantic Aspect

2019· article· en· W2982619192 sur OpenAlexvenueno aff
Dilyara Sh. Shakirova

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage, Communication, and Linguistic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKazan Federal University
Mots-clésFolkloreIdeologyInterpretation (philosophy)LinguisticsValue (mathematics)Ethnic groupSociologyEpistemologyHistoryComputer scienceAnthropologyPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concepts in English and Russian dictionary sources of various types are used in the study to help teachers. The aim is to investigate the educating methods, not only for foreign students but also native speakers of the Russian language to acquaint themselves with the ideas of interpretation of individual images by the representatives of a given nation In the course of the research, analyzing approximately 40 common methods of teaching (explanatory, encyclopedic, scientific and technical, etc.). Results confer the possibility of grasping the intended concepts of folklore, literary texts or folk art and as well as abstract concepts . However, these concepts emerge from the interaction of national tradition and folklore, religion and ideology, life experience and images of art, sensations and value systems of this ethnic system.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,437 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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