Summarization in English as a Foreign Language: A Study Comparing Summary Performances to Summarizers’ Vocabulary Size
Notice bibliographique
Résumé
The study examined the impact of a first language’s summarizing skill and second language vocabulary size on summary performances in a second language. A total of 40 English as a Foreign Language (EFL) learners from a Japanese university with a mixed level of English language proficiency were asked to write a summary in English (i.e., their non-native language, L2) and in Japanese (their native language, L1) from a text written English and Japanese respectively. The effect of L1 summarizing skill on L2 summary performances was examined using multiple regression analysis. L1 summary performances (i.e., summarizing skill) slightly influenced English summary performances for summary writers with lower-level English language proficiency but not L2 summary performances for those with higher-level English language proficiency. The participants’ vocabulary size measured by Nation’s (2007) test was positively correlated with their English summary performances. Moreover, the results showed that the vocabulary size in the highest and smallest-vocabulary size groups was correlated with scores on two rating scales (i.e., Language use and Source use) in their English summary. In contrast, the vocabulary size in the middle-level vocabulary size groups was correlated with their scores on two different rating scales (i.e., Main idea coverage and Integration) in their English summary. This study concluded that L1 summary performance had not impact on L2 summary performances because several characteristics influence of summary writers’ English vocabulary size. The study made several recommendations to EFL teachers who teach summary writing and for further study.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».