Testing the benefits of relating figurative idioms to their literal underpinnings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Second/foreign language (L2) learners appear to remember figurative idioms relatively well if they are informed of the literal underpinning of the expressions, that is, the context in which the expressions were (or still are) used in a literal sense. In the present exploratory study, ESL learners read texts accompanied by glosses which did or did not mention the literal underpinnings of idioms used in the texts, and their recollection of the idioms was tested immediately after the reading task and again one week later. The mean test scores were very similar across the gloss conditions, suggesting no mnemonic benefits of giving literal underpinnings. However, retrospective interviews with the participants revealed considerable variation in the way they had engaged with the materials. For example, several students who were not given information about the literal underpinnings speculated about those underpinnings spontaneously, while those who were given this information did not always understand its relation to the idiomatic meanings. The interviews also revealed considerable variation in the students’ perception of the purpose of the glosses, with some treating them as support for text comprehension and others treating them as input for deliberate vocabulary study. The findings illustrate how mixed-methods research that looks not just at aggregated learning outcomes but at individuals’ learning processes can help to finetune expectations about the efficacy of an instructional intervention and, ultimately, perhaps help to optimize the intervention itself.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».