Notice bibliographique
Résumé
04–107Amara, Muhammad Hasan (Bar-Ilan University). Recent foreign language education policies in Palestine. Language Problems and Language Planning (Amsterdam, The Netherlands), 27, 3 (2003), 217–232. 04–108Bekker, Ian.Using historical data to explain language attitudes: A South African case study.Africa and Applied Linguistics: AILA Review (Amsterdam, The Netherlands), 16 (2003), 62–77. 04–109Costa, Albert, Colomé Angel, Gómez, Olga and Sebastián-Gallés, Núria (U. of Barcelona, Spain; Email: Acosta@psi.ub.edu ). Another look at cross-language competition in bilingual speech production: lexical and phonological factors. Bilingualism: Language and Cognition (Cambridge, UK), 6, 3 (2003), 167–179. 04–110Dei, G. and Asgharzadeh, A. (University of Toronto, Canada; Email: gdei@oise.utoronto.ca ). Language, education and development: case studies from the southern contexts. Language and Education (Clevedon, UK), 17, 6 (2003), 421–449. 04–111Ferguson, Gibson.Classroom code-switching in post-colonial contexts: functions, attitudes and policies. Africa and Applied Linguistics: AILA Review (Amsterdam, The Netherlands), 16 (2003), 38–51. 04–112Jackson, Jane (Chinese U. of Hong Kong; Email: jjackson@cuhk.edu.hk ). Case-based learning and reticence in a bilingual context: perceptions of business students in Hong Kong. System (Oxford, UK), 31 (2003), 457–469. 04–113Kouega, J-P. (Email: jkouega@uycdc.uninet.cm ). English in francophone elementary grades in Cameroon. Language and Education (Clevedon, UK), 17, 6 (2003), 408–420. 04–114Ovando, Carlos, J. (Arizona State U., USA). Bilingual education in the United States: historical development and current issues. Bilingual Research Journal (Arizona, USA), 27, 1 (2003), 1–24.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,130 | 0,037 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».