MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3198509966 · doi:10.5380/rvx.v16i5.81217

Interview with Dr. Mary Grantham O’Brien: Looking at comprehensibility as a dynamic construct

2021· article· en· W3198509966 sur OpenAlexaffabout
Cesar Teló, Mary Grantham O’Brien

Notice bibliographique

RevueRevista X · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruct (python library)Dimension (graph theory)PsychologyPsychoanalysisComputer scienceMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1995, Munro and Derwing changed the way second language (L2) speech is understood and researched. From that point on, applied linguists have adopted intelligibility (actual comprehension), comprehensibility (ease of understanding), and accentedness (degree of foreign accent), as global dimensions of L2 speech. Since the publication of Munro and Derwing's seminal work, a host of studies have investigated L2 speech learning from psycholinguistic and sociolinguistic perspectives in perception, production, longitudinal, and classroom-based designs. However, after more than two decades of carrying out research on global dimensions of L2 speech, changes in L2 pronunciation research methods began to arise (LEVIS, 2020; MUNRO; DERWING, 2020), and some researchers now conceive comprehensibility as dynamic rather than static. This means that listeners' perceptions of how easy it is to understand a speaker may vary on the basis of several variables. Dr. O'Brien, at the University of Calgary, together with colleagues across North America, is conducting trailblazing research on the malleability of comprehensibility. Their findings bring forward a new understanding of L2 speech; one that extrapolates traditional views of L2 pronunciation and expands the horizons of the field. In addition to investigating global dimensions of L2 speech as dynamic constructs, Dr. O'Brien has extensively looked into two other areas: The perception and production of prosodic cues (such as word stress, sentence stress, and intonation) to meaning, and

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,301 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista XMême sujetLinguistic Variation and MorphologyTravaux en français237 207