An Analysis of the Language Usage of the Twitch TV Users in the Context of Turkish Education
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
The aim of this research is to examine the language usage of Twitch tv users in the context of Turkish education. The data of the study, which is descriptive qualitative research, were collected from the chat message of three streamers who produced the most watched Turkish programs aired on Twitch tv. The number of viewer messages analysed in the study is 32.764. The findings show that these messages are produced mostly in Turkish language, but there are also others produced in other languages. The messages are found to contain emotes, abbreviations, neologisms and random laugh expressions which are used for communicative purposes. Turkish expressions are used more in the chat broadcast whereas in the game broadcast foreign origin words are more frequently used. In addition, when the chat messages of the three streamers for the same game were examined, differences are found in the language usage of the viewers. In the use of emotes, abbreviations, neologisms and random laugh expressions, there is no difference from the language used by the streamer or in the content. The analysis shows that the use of these linguistic features changes depending on the context. When we examine the data in the context of Turkish education, it has been determined that the language used in the platform does not match the aims of the Turkish Course Curriculum (2019). In addition, it was determined that emotes, abbreviations, neologisms and random laugh expressions were an essential part of communication. It has been suggested that some language elements that young people use frequently in the digital environment and that contribute to the meaning should be included in the Turkish teaching process.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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