Notice bibliographique
Résumé
This paper presents preliminary analyses of the coverage that the ICE-CORE word list provides of a diverse range of English language texts. The objective of this investigation was to further test the limits of this word list. To date, the ICE-CORE word list has been used to profile corpora of spoken and written discourse of more than 25 international English varieties. Findings consistently indicate that very few words account for most of the language produced in local and global interactions. It is based on these and similar findings that it has been proposed that the ICE-CORE word list represents the lexical core of the English language. This investigation aimed at seeking the limits of this proposal by examining widely different corpora which contain texts prepared for very different purposes and audiences. 1.0 Introduction The ICE-CORE word list is a modern embodiment of a well-established approach to vocabulary learning (Nation, 2001). It contains 1,206 words that are used extensively by English speakers around the world in both speech and writing. Briefly put, the items on this word list were originally identified by comparing corpora representing seven Inner and Outer circle English varieties, specifically, from Canada, East Africa, Hong Kong, India, Jamaica, the Philippines, and Singapore. The words that occurred with similar high frequency in all of these varieties were included on the ICE-CORE word list. Since its inception, the ICE-CORE word list has been tested on a variety of corpora (Gilner, 2008; Gilner & Morales, 2011; Gilner, Morales, & Shiobara, 2012; Gilner, 2013). The initial work was done against the ICE corpus from which it originates. Subsequent analyses were conducted against the 26 English varieties collection (Gilner et al., 2012) and the VOICE corpus (Gilner, 2013). All work to date has shown that the ICE-CORE wordlist accounts for 75%-90% of the lexical choices made by worldwide English speakers in colingual as well as international settings
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».