MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297989337 · doi:10.5539/hes.v12n4p57

Language Ideology and Practices in Higher Education in Saudi Arabia

2022· article· en· W4297989337 sur OpenAlexvenueno aff
Hind Mesfer Ali Alshahrani

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in MENA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyArabicPublishingEnglish languageSociologyPedagogyPolitical scienceLinguisticsSocial scienceMathematics educationPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Universities mainly play an important role in serving the national languages and demonstrating their supremacy in the country and at the same time universities strive to compete with the universities of the world. Between the preservation of the national language and the tendency to internationalize the university, a group of linguistic ideologies is formed, which is expected to be contradictory between some or between ideologies and practices. This paper investigates the linguistic ideology of academics in medical colleges at King Abdulaziz University, because of the important role of ideology in shaping education policies. This paper also investigates the practices of academics, and data was collected through interviews with the aim of revealing language ideologies, while I used a questionnaire to monitor language practices. The results revealed that academics have a pragmatic ideology as a reason for preferring to use English, for example: participating in conferences and publishing scientific papers in English. The results also revealed the existence of positive practices regarding the use of Arabic in communicating with students, and the study revealed the existence of positive practices towards Arabic regarding the use of Arabic references in teaching students and suggesting Arabic references to students if available.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHigher Education StudiesMême sujetSocioeconomic Development in MENATravaux en français237 207