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Enregistrement W4226157581 · doi:10.5430/elr.v11n1p20

A Case Study of Error Analysis in Mexican EFL Middle School Students

2022· article· en· W4226157581 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEnglish Linguistics Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Psychological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCovertCorrectnessVariety (cybernetics)Interpretation (philosophy)Mathematics educationContext (archaeology)Subject (documents)Computer sciencePsychologyForeign languageTask (project management)LinguisticsArtificial intelligenceProgramming languageEngineeringHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study intended to examine written errors made by 9th-grade students at a representative middle school at Zacatecas, Mexico. As an essential curricular subject, English as a foreign language is the target for this research due to the variety of errors committed by students when they perform a writing task. The analyzed variables were covert errors (interpretation), overt errors (interpretation), correctness deviation, and appropriateness deviation. Participants were selected due to their proficiency level in English and the background on how they reached the expected level. Students’ productions were taken as specific samples; the aim was to highlight errors according to Corder’s classification. Results showed certain mistakes were prevalent, which is helpful for teachers to decide what to tackle when programming classes and overall to be fully aware of students’ processes to develop EFL in a particular context.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,451
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,141 · 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