MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206022329 · doi:10.5539/ijel.v12n2p12

Foreign Language Anxiety: Translating and Validating a Scale

2022· article· en· W4206022329 sur OpenAlexvenueno aff
Murad M. Al-Shboul

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCommunication in Education and Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApprehensionPsychologyAnxietyVariance (accounting)Scale (ratio)ArabicForeign languageTest (biology)Sample (material)Applied psychologySocial psychologyMathematics educationLinguisticsAccountingCognitive psychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to validate one of the most frequently used tools for assessing anxiety associated with foreign languages. The researcher translated it into Arabic because there was no Arabic literature on such an instrument. To achieve the goal, a committee approach was followed (Brislin, 1980) to ensure the validity of the translation. A sample of 102 students was purposefully selected from International Islamic University Malaysia. The instrument consists of 33 items to measure communication apprehension, test anxiety, and fear of negative evaluation. A Principal Component Analysis (PCA) was run to validate the instrument; initially, the PCA produced ten-factor solutions, accounting for 71% of the total variance explained. However, the last nine factors had only two or three loadings each, and they had cross-loading as well. Therefore, only one factor was used in the final, which accounted for 51% of the total variance. The researcher took this factor due to its importance for the Arabic literature, which is also in need of a valid instrument to measure communication apprehension. Due to the lack of convergent validity in the other items, the researcher suggests validating the original instrument.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of English LinguisticsMême sujetCommunication in Education and HealthcareTravaux en français237 207