Continuum companion to research methods in applied linguistics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
List of contributors 1. Introduction, Brian Paltridge and Aek Phakiti (University of Sydney, Australia) Part I: Research methods and approaches 2. Experimental research, Susan Gass (Michigan State University, USA) 3. Survey research, Elvis Wagner (Columbia Teachers' College, USA) 4. Analysing quantitative data, Aek Phakiti (University of Sydney, Australia) 5. Ethnographies, Sue Starfield (University of New South Wales, Australia) 6. Case studies, Christine Pearson Casanave (Temple University, Tokyo) 7. Action research, Anne Burns (Macquarie University, Australia) 8. Analysing qualitative data, Adrian Holliday (Christ Church University, UK) 9. Research syntheses, Lourdes Ortega (University of Hawa'ii, USA) 10. Critical research in applied linguistics, Steven Talmy (University of British Columbia, Canada) Part II: Areas of research 11. Researching speaking, Rebecca Hughes (University of Nottingham, UK) 12. Researching listening, Larry Vandergrift (University of Ottawa, Canada) 13. Researching reading, Marie Stevenson (University of Sydney, Australia) 14. Researching writing, Ken Hyland (University of London, UK) 15. Researching grammar, Neomy Storch (University of Melbourne, Australia) 16. Researching vocabulary, David Hirsh (University of Sydney, Australia) 17. Researching pragmatics, Carsten Roever (University of Melbourne, Australia) 18. Researching discourse, Brian Paltridge and Wei Wang (University of Sydney, Australia) 19. Researching language classrooms, Lesley Harbon and Huizhong Shen (University of Sydney, Australia) 20. Researching language testing, John Read (University of Auckland, New Zealand) 21. Researching motivation, Lindy Woodrow (University of Sydney, Australia) 22. Researching language and gender, Jane Sunderland (Lancaster University, UK) 23. Researching language and identity, David Block (University of London, UK) Glossary of key research terms Index.
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.
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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle