Notice bibliographique
Résumé
03—343 Boyd, Kenneth and Davies, Alan (U. of Edinburgh, UK; Email: a.davies@ed.ac.uk ). Doctors' orders for language testers: The origin and purpose of ethical codes. Language Testing (London, UK), 19, 3 (2002), 296—322. 03—344 Finch, Andrew Edward (Kyungpook National U., Korea; Email: aef@knu.ac.kr ). Ethical assessment: Implications for EFL educators in Korea. English Teaching (Korea), 57, 3 (2002), 333—51. 03—345 Huibregtse, Ineke (Utrecht U., The Netherlands; Email: i.huibregtse@ivlos.uu.nl ), Admiraal, Wilfried and Meara, Paul. Scores on a yes-no vocabulary test: Correction for guessing and response style. Language Testing (London, UK), 19, 3 (2002), 227—45. 03—346 Lumley, Tom (Hong Kong Polytechnic U.; Email: egluml@polyu.edu.hk ). Assessment criteria in a large-scale writing test: What do they really mean to the raters? Language Testing (London, UK), 19, 3 (2002), 246—76. 03—347 O'Sullivan, Barry (U. of Reading, UK; Email: b.e.osullivan@reading.ac.uk ). Learner acquaintanceship and oral proficiency test pair-task performance. Language Testing (London, UK), 19, 3 (2002), 277—95. 03—348 Qian, David D. (Hong Kong Polytechnic U.; Email: David.Qian@polyu.edu.hk ). Investigating the relationship between vocabulary knowledge and academic reading performance: An assessment perspective. Language Learning (Malden, MA, USA), 52, 3 (2002), 513—36. 03—349 Saif, Shahrzad (Université Laval, Canada; Email: shahrzad.saif@lli.ulaval.ca ). A needs-based approach to the evaluation of the spoken language ability of international teaching assistants. Canadian Journal of Applied Linguistics (Ottawa, Canada), 5, 1/2 (2002), 145—67. 03—350 Wolter, Brent (Hokkaido U., Japan; Email: wolter@ilcs.hokudai.ac.jp ). Assessing proficiency through word associations: Is there still hope? System (Oxford, UK), 30, 3 (2002), 315—29.
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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 | 0,010 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,457 | 0,333 |
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 ».