Communication Aid for Non-English Speaking Newcomers
Notice bibliographique
Résumé
This research work is intended to assess the usability of Pictogram symbols and other visual symbols in an audio-visual strategy to facilitate and enhance the use and learning of English as an additional language for Arabic-speaking Syrian refugees, with a potential for generalizing the process to speakers from other linguistic backgrounds. The adopted software for the project is PICTOPAGES, a versatile tool with 2,200 symbols, 78 animated symbols, and the potential for customization with photographs, thus augmenting its capability for personalization and relevance. While PICTOPAGES is the intended basis for this research, the concept and software will be adapted and modified as may be required. PICTOPAGES includes text, recorded speech, and symbols and is currently available for iPad. In the future, it may be adapted for use on iPhone. A preliminary design using PICTOPAGES has been created for this research. The focus group includes, but is not limited to, newcomers who may have limited to no English skills, limited resources, limited education, and potentially limited literacy in their native language, and perhaps high levels of distraction and frustration related to their recent experiences. Enhanced communication capability and confidence should enhance the participants employment potential. Extensive interaction with respect to communication requirements, selection or development of readily understandable symbols, and real-world testing would be undertaken with an intended user group. A potential subset of the focus group could involve members of the refugee community that, in addition to English language limitations, also have developmental or acquired disabilities that affect their ability to communicate verbally (per the original intent of the software).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».