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.
Notice bibliographique
Résumé
04–218 Barrette, Catherine (Wayne State U., USA). An analysis of foreign language achievement test drafts . Foreign Language Annals (New York, USA), 37 , 1 (2004), 58–70. 04–219 Cho, Yeonsuk (Ballard & Tighe, California, USA; Email : ycho@ballard-tighe.com ) Assessing writing: are we bound by only one method? Assessing Writing (New York, USA), 8 , 3 (2003), 165–91. 04–220 Cumming, Alister (U. of Toronto, Canada; Email : acumming@oise.utoronto.ca ). Grant, Leslie, Mulcahy-Ernt, Patricia and Powers, Donald E. A teacher-verification study of speaking and writing prototype tasks for a new TOEFL . Language Testing (London, UK), 21 , 2 (2004), 107–45. 04–221 Pae, Tae-Il (Yeungnam U., Republic of Korea; Email : paet@gwm.sc.edu ). Gender effect on reading comprehension with Korean EFL learners . System (Oxford, UK), 32 (2004), 265–81. 04–222 Penny, James A . (Castle Worldwide Inc., North Carolina, USA; Email : jpenny@castleworldwide.com ). Reading high stakes writing samples: my life as a reader . Assessing Writing (New York, USA), 8 , 3 (2003), 192–215. 04–223 Snellings, Patrick and Van Gelderen, Amos (U. of Amsterdam, Holland) and de Glopper, Kees. Validating a test of second language written lexical retrieval: a new measure of fluency in written language production . Language Testing (London, UK), 21 , 2 (2004), 174–201. 04–224 Stricker, J. Lawrence (Educational Testing Service, USA). The performance of native speakers of English and ESL speakers on the computer-based TOEFL and GRE general test . Language Testing (London, UK), 21 , 2 (2004), 146–73.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 découle