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Enregistrement W4312356692 · doi:10.33137/ic.v33i.38514

Che italiano fa? Un caso studio sui manuali di italiano L2 in Ontario

2022· article· it· W4312356692 sur OpenAlexaffvenueabout
Simone Casini, Christine Sansalone

Notice bibliographique

RevueItalian Canadiana · 2022
Typearticle
Langueit
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensLaurentian UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStudioHumanitiesArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il contributo analizza la natura dei testi input presenti nei manuali di italiano L2 usati nelle università dell'Ontario (Canada), ponendosi l'obiettivo di verificare quanto il modello lingusitico offerto dalla didattica nord americana sia in linea con l'uso vivo della lingua, in particolare dell'oralità.Dopo una riflessione di natura semiotica sullo spazio lingusitico italiano e sulla sua caratterizzazione nei quadri della creatività e della varietà semiotica, sono richiamati gli elementi che Sabatini e Berruto hanno declinato alla fine degli anni Ottanta come esemplificativi per la definizione dell'italiano contemporaneo in quanto lingua cui si affianca ad un uso standard, un uso neostandard, in particolare nei contesti dell'oralita il quale, considerata la pressante esigenza pragmatica e comunicativa, iniziava a condizionare, diventando nuova norma, anche 'italiano scritto.Se la riflessione di Sabatini e Berruto ha una propria ragione in virtù della necessità scientifica di dare un paradigama all'italiano contemporaneo, tale necessità diviene ancora più pressante se il focus della riflessione si sposta dal piano puramente descrittivo dell'uso contemporaneo a quello didattico in cui lo studente, soprattutto in contesto straniero, è portato ad avere accesso all'italiano d'uso solo (0 prevalentemente) all'interno del contesto classe, e quindi solo dagli strumenti in esso utilizzati.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0140,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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