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Enregistrement W3044855914

Використання інтересу студентів до музики задля мотивації вивчення іноземної мови

2020· article· uk· W3044855914 sur OpenAlexaboutno aff
Karina Sagratova

Notice bibliographique

RevueElectronic Institutional Repository of the National Aviation University of Ukraine (National Aviation University, Ukraine) · 2020
Typearticle
Langueuk
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience, Education and Cognitive Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLiteracyMillerMusicalHumanitiesPedagogyArtVisual arts
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Література 1. Cole, K. 2011. Brain-based-research music advocacy. 2. Music Educators Journal 98 (1): 26–29. Cummins, J. 1981.The role of primary languagedevelopment in promoting educational success for language minority students. In Schooling and language minority students:A theoretical framework, ed. Office of Bilingual Bicultural Education, California State Department of Education, 3–49. Los Angeles: Evaluation, Dissemination and Assessment Center, California State University. 3. Dalton, C., and O. Lewes. 2015. Utilizing karaoke in the ESL classroom:The Beatles. English inTexas 45 (1): 32–36. 4. Deutsch, D. 2010. Speaking in tones. Scientific American Mind 21 (3): 36–43. 5. Ho, P., J. C. I.Tsao, L. Bloch, and L. K. Zeltzer. 2011. The impact of group drumming on social-emotional behavior in low-income children. Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine 2011: 1–14. 6. Lapo, N. 2016. SIOP Lesson PlanTemplate #2: Soundtrack to my life. Unpublished academic assignment for CIL505, ESL Methods. Chicago, IL: National Louis University. 7. Lems, K., L. D. Miller, andT. M. Soro. 2017. Building literacy with English language learners:Insights from linguistics. 2nd ed. NewYork: Guilford Press. 
\n8. Leutwyler, K. 2001. Exploring the musical brain. Scientific American, January 23, 2–4. http://www. scientificamerican.com/article/exploring-the- musical-bra/ 9. Maess, B., S. Koelsch,T. Gunter, and A. Friederici. 2001. Musical syntax is processed in Broca’s area: An MEG study. Nature Neuroscience 4 (5): 540–545. Martin. 2013. How to teach English infographic. KBlog. https://www.kaplaninternational.com/blog/how-to-teach-english-kaplaninfographic 10. Mayo, L. H., M. Florentine, and S. Buus. 1997.Age of secondlanguage acquisition and perception of speech in noise. Journal of Speech,Language,and Hearing Research 40 (3): 686–693. 11. McGowan, K. 2008. Music, memory, and learning. Meeting report from the Neurosciences and Music III—Disorders and Plasticity conference at McGill University, Montreal, Quebec, June 25–28. https:// www.nyas.org/ebriefings/songs-of-experience/ 12. Moreno, S. 2009. Can music influence language and cognition? Contemporary Music Review 28 (3): 329–345. 12. Murphey, T. 1990. Song and music in language learning: An analysis of pop song lyrics and the use of song and music in teaching English to speakers of other languages. New York: Peter Lang. 13. Posner, M., M. K. Rothbart, B. E. Sheese, and J. Kieras. 2008. How arts training influences cognition. Arts and Cognition Monograph, 1–10. NewYork: Dana Foundation. TierneyA., J. Krizman, E. Skoe, K. Johnston, and N. Kraus. 2013. 14. High school music classes enhance the neural processing of speech. Frontiers in Psychology 4: 1–7. Weissman, M. J. 2005. Sing about Martin.YouTube video. https://www.youtube.com/watch?v=dF3hPT3PDI 15. Kristin Lems, Leah D. Miller, Tenena M. Soro. 2017. Building Literacy with English Language Learners, Second Edition: Insights from Linguistics. Guilford Publications.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2020
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Résumé présentoui

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