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Enregistrement W4225795360 · doi:10.5430/wjel.v12n3p254

Lack of Spoken Communication in Children and Its Psychological Effects on English Language Learners

2022· article· en· W4225795360 sur OpenAlexvenueno aff
Sharon Samson, S.V. Karthiga

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Acquisition and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpression (computer science)Spoken languageFace (sociological concept)Computer scienceProduction (economics)Human communicationPsychologyLinguisticsNatural language processingCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a means of effective communication, one of the most important qualities to master and improve is speech. One of the most crucial parts of language learning is the ability to communicate effectively. Many language learners find it challenging to explain themselves in spoken language. In any learning circumstance or environment, human psychology plays a significant influence. The ability to communicate in English is heavily influenced by human psychology. The goal of this study was to find the psychological element that has a detrimental impact on English-speaking learners' production. They usually have difficulties in conveying their thoughts in a foreign language effectively. When we are unable to find the right words or phrases to express ourselves, we tend to quit speaking. A solid command of spoken English is required in the modern world of mass media and communication. The purpose of this paper is to emphasise the importance of focusing on elements that influence English-speaking learners' capacity to communicate. A review paper presents the body of research relating to the word expression, the value of expression, the features of speech production, speaking difficulties and factors influencing speech production. According to the literature review, adequate speech instruction has been described as a concern for learners and an area in which more research is required. Educators and researchers may benefit from this study by better understanding the challenges they face while teaching and learning 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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