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Enregistrement W4390958026 · doi:10.37213/cjal.2023.33787

Éditorial

2023· article· fr· W4390958026 sur OpenAlexaffvenue
Michael Rodgers, Eva Kartchava

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Applied Linguistics · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Toute l'équipe de la Revue canadienne de linguistique appliquée est très heureuse de présenter son deuxième numéro régulier de 2023 (26, 2) qui contient cinq articles (deux en français et trois en anglais) et deux critiques de livres.Les articles proviennent d'un large éventail de recherches en linguistique appliquée, ce qui nous permet de mieux comprendre l'apprentissage, l'enseignement et la recherche dans le domaine des langues.Trois articles de ce numéro se concentrent sur la langue à des fins spécifiques (LFS), mais examinent différents domaines de l'utilisation des langues.Dans le premier, Keller et Gilabert présentent une analyse des besoins basée sur les tâches qui vise à découvrir les tâches effectuées par les agents de bord hispanophones aux États-Unis.L'étude utilise des méthodes variées telles que des entretiens guidés par questionnaire et des enquêtes pour approfondir les détails des tâches, leur fréquence, les exigences linguistiques et les besoins de formation.Les résultats révèlent des exigences linguistiques diverses pour différentes tâches et soulignent l'importance d'utiliser plusieurs sources de données pour obtenir une vision complète.La deuxième étude axée sur les LFS est une étude en langue française réalisée par Lare et Chachu qui souligne l'importance de la concordance linguistique, c'est-à-dire le fait que les patients et les prestataires de soins communiquent dans une langue commune, dans les soins de santé dispensés aux patients francophones dans les centres de santé ghanéens.L'étude a montré que les difficultés de communication peuvent avoir des effets négatifs sur l'accès aux soins de santé, notamment des retards dans les consultations, des coûts supplémentaires dus à un mauvais diagnostic et le risque d'erreurs médicales graves pouvant entraîner des pertes de vie.Pour combler les lacunes en matière de communication lors des consultations médicales, la plupart des personnes interrogées ont eu recours à des stratégies telles que l'utilisation de gestes et d'interprètes ad hoc.L'article propose des recommandations pour une meilleure gestion des locuteurs de langues minoritaires dans le système de santé ghanéen.Dans la troisième étude sur les LFS, Lindberg et Trofimovich ont mené une recherche au Québec sur la façon dont les attentes peuvent influer sur la trajectoire des évaluations d'entretien pour les candidats à un emploi en français langue seconde.L'étude a révélé que les candidats à l'emploi peuvent être valorisés ou dévalorisés au cours d'un entretien lorsque leurs accents ne correspondent pas aux attentes des employeurs en matière d'élocution.Dans notre deuxième article en français, Papin et Michaud explorent les perceptions des enseignants de français L2 concernant la mise en œuvre de deux tâches d'écriture collaborative en ligne dans leur cours de français écrit avancé.Les tâches ont été menées via Google Docs et la vidéoconférence avec des étudiants collaborant en petits groupes.Les enseignants ont fourni un retour correctif écrit synchrone aux apprenants, qui ont ensuite pu corriger leurs erreurs en temps réel.Alors que les enseignants avaient une perception globalement positive de cette pratique et voyaient son potentiel pour l'enseignement et l'apprentissage du français L2, certaines préoccupations concernant l'aspect pratique et la mise en œuvre du retour correctif écrit synchrone pendant l'écriture collaborative en ligne ont émergé.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1030,045

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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
Publié2023
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