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Enregistrement W3216693628 · doi:10.5604/01.3001.0015.5407

Variability of textbooks for studying the Ukrainian language in the diaspora

2018· article· en· W3216693628 sur OpenAlexaboutno aff
Світлана РОМАНЮК

Notice bibliographique

RevueStudia Gdańskie Wizje i rzeczywistość · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUkrainian Cultural and Linguistic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianActive listeningForeign languageDiasporaOriginalityDiversity (politics)LinguisticsLanguage acquisitionProcess (computing)PsychologyPedagogyComputer scienceSociologyMathematics educationCommunicationCreativityAnthropologyGender studiesSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article deals with the actual problem of preserving the native language under the conditions of foreign language environment. It is substantiated that the qualitatively written teaching books play an important role in this process. Among the range of various textbooks for Ukrainian schoolchildren in the diaspora, the methodical apparatus of the textbooks of Yar Slavutych, Sofia Vasilišin, Genrika Mìz', which receive positive reviews in the USA and Canada and are actively used in the teaching of the native language of foreign Ukrainians, has been analysed. They contain interesting Ukrainian studies materials, exercises for listening, tasks, games, as well as texts of songs with notes and rhythmic exercises for them, which promote not only the learning of the language, but also the development of creative abilities of schoolchildren, their agility and savvy. It has been established that the textbooks with a clear visual methods, adherence to the principles of the individual approach, connection with life, originality in content diversity provide motivation of children to learn the language, develop their communicative competences.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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