Towards Diversifying Early Language Development Research: The First Truly Global International Summer/Winter School on Language Acquisition (/L+/) 2021
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
With a long-term aim of empowering researchers everywhere to contribute to work on language development, we organized the First Truly Global /L+/ International Summer/ Winter School on Language Acquisition, a free 5-day virtual school for early career researchers. In this paper, we describe the school, our experience organizing it, and lessons learned. The school had a diverse organizer team, composed of 26 researchers (17 from under represented areas: Subsaharan Africa, South and Southeast Asia, and Central and South America); and a diverse volunteer team, with a total of 95 volunteers from 35 different countries, nearly half from under represented areas. This helped world-wide Page 5 of 5 promotion of the school, leading to 958 registrations from 88 different countries, with 300 registrants (based in 63 countries, 80% from under represented areas) selected to participate in the synchronous aspects of the event. The school employed asynchronous (pre-recorded lectures, which were close-captioned) and synchronous elements (e.g., discussions to place the recorded lectures into participants' context; networking events) across three time zones. A post-school questionnaire revealed that 99% of participants enjoyed taking part in the school. Not with standing these positive quantitative outcomes, qualitative comments suggested we fell short in several areas, including the geographic diversity among lecturers and greater customization of contents to the participants’ contexts. Although much remains to be done to promote inclusivity in linguistic research, we hope our school will contribute to empowering researchers to investigate and publish on language acquisition in their home languages, to eventually result in more representative theories and empirical generalizations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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