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Enregistrement W3048003484 · doi:10.1177/1056787920913245

A Canadian Perspective: French Language Learning

2020· article· en· W3048003484 sur OpenAlexaffabout
Thomas G. Ryan, Erhan Sinay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Educational Reform · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttritionPerspective (graphical)AP French LanguageGovernment (linguistics)PedagogySociologyMathematics educationPsychologyPolitical scienceMedical educationLanguage educationMedicineComputer scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, language learning is viewed as an international, national and local need. Herein an international perspective is provided that guides the reader into a National language perspective which is uniquely Canadian. For instance, within Ontario there are concerns about French language education and the multiple entry points for students and inequities in most school boards in Ontario. The fact that School Boards across the province have identified the supply and demand for Ontario elementary and secondary teachers as variable especially in certain subjects such as French Language is unsettling. Future recruitment needs to cast a wide net and move deep into Faculties of Education in a proactive manner. Having the necessary French teachers and support staff is very important yet the need to retain students and educators in French programs is equally essential since retention and attrition rates impact program viability. Recent history in Ontario Core French (CF) programs demonstrate reduced enrollments over time therefore the government of Ontario has acknowledged a need to increase FSL student retention via improved access, training, relationships and special programs, to ensure students are enrolled and retained as long as possible.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0260,012
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 GPT0,467
Écart entre enseignants0,432 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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