MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4226317313 · doi:10.18806/tesl.v38i1.1366

Sustaining an Occupation-Specific Language Assessment for the Canadian Healthcare Field

2021· article· en· W4226317313 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Gail Stewart, Andrea Strachan

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLanguage assessmentContext (archaeology)HumanitiesPolitical scienceLanguage proficiencyPsychologySociologyPedagogyArtHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its implementation in 2004, the Canadian English Language Benchmark Assessment for Nurses (CELBAN) has been accepted as evidence of language ability for licensure of internationally educated nurses (IENs) in Canada. This article focuses on the complexities of sustaining an occupation-specific assessment over time. The authors reference the seminal work of Epp and Lewis, who developed the original CELBAN test forms and aligned the test results with the Canadian Language Benchmarks (CLB), and then go on to describe a research and development project that was carried out under the direction of Touchstone Institute and overseen by the Centre for Canadian Language Benchmarks (CCLB) to renew the test model and develop additional content. This is followed by a discussion of the maintenance strategies required to sustain a secure assessment within the evolving Canadian context.
 Depuis sa mise en place en 2004, le Canadian English Language Benchmark Assessment for Nurses (CELBAN) a été accepté comme preuve de compétence linguistique pour l’obtention du permis d’exercer au Canada pour le personnel infirmier formé à l’étranger. Cet article porte sur les complexités liées au maintien d’une évaluation propre à une profession au fil du temps. Les auteurs font référence au travail précurseur d’Epp et Lewis qui ont mis au point les formulaires du test CELBAN original et aligné les résultats du test avec les niveaux de compétences linguistiques canadiens, ensuite ont décrit un projet de recherche et de développement qui s’est effectué sous la direction du Touchstone Institute et a été supervisé par le Centre des niveaux de compétence linguistique canadiens pour renouveler le modèle de test et mettre au point des contenus supplémentaires. Cet article est suivi d’une discussion des stratégies d’entretien nécessaires pour maintenir une évaluation sûre dans le contexte évolutif canadien.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,397 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTESL Canada JournalMême sujetInterpreting and Communication in HealthcareTravaux en français237 207