COMPARISON OF THE POSSIBILITIES OF THE CONTEXTUAL METHOD USING IN THE TURKISH AND ENGLISH LEXICOLOGY
Notice bibliographique
Résumé
The relevance of the English Language learning is substantiated in the article for many reasons. First, because of its prevalence in the whole world. Secondly, due to the huge number of lexical and stylistic features, such as context, polysemantic words, direct word order in sentence, variability (British, American, Canadian, Australian, New Zealand English). Thirdly, owing to its clarity, conciseness, emotional colouring and individuality. The article defines the possibilities of the contextual method using in the Turkish and English language Lexicology studying. Such teaching methods as descriptive (for a general description of the context); contextual-interpretive (to identify the functional and semantic meaning of a word), as well as a method of creating a problem situation using a contextual task were used for achieving the goal. The features of the English language as the language of international communication are determined; the place of the context in English is considered and the role of the English context in comparison with the Turkish one is defined. The difficulties of translating words from English and vice versa due to their ambiguity are stipulated. Especially it concerns synonymic dominants, idioms, set phrases and phrasal verbs. Context has been shown to understand the meaning of a word or phrase. Depending upon the context and lexical surroundings, most words in common vocabulary can change their meaning in both Turkish and English.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».