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Enregistrement W4226034177 · doi:10.1093/applin/amac018

Validating the Short-form Foreign Language Classroom Anxiety Scale

2022· article· en· W4226034177 sur OpenAlexaff
Elouise Botes, Lindie van der Westhuizen, Jean‐Marc Dewaele, Peter D. MacIntyre, Samuel Greiff

Notice bibliographique

RevueApplied Linguistics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscriminant validityPsychologyConstruct validityConvergent validityConfirmatory factor analysisScale (ratio)AnxietyStructural equation modelingInternal consistencyPsychometricsDevelopmental psychologyComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Foreign language classroom anxiety (FLCA) is a popular construct in applied linguistics research, traditionally measured with the 33-item Foreign Language Classroom Anxiety Scale (FLCAS). However, recent studies have started utilizing the eight-item Short-Form FLCAS (S-FLCAS). There is therefore a need, which this study addressed in five sequential steps, to validate the S-FLCAS in order to ensure the validity and reliability of the scale. A sample of n = 370 foreign language learners was utilized in the validation efforts, which included exploratory and confirmatory factor analyses, the establishment of convergent and discriminant validity, and invariance testing. The S-FLCAS was found to have a unidimensional structure with the eight items loading on a single latent variable. Evidence was provided of the internal consistency and the convergent and discriminate validity of the S-FLCAS. In addition, the measure was found to be fully invariant across age, gender, educational levels, and L1 groups. It is, therefore, with some considerable confidence that we can recommend the future use of the S-FLCAS in peer-reviewed research.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations157
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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