Notice bibliographique
Résumé
[First part only] Dear Readers, While this issue is a bit slimmer than usual, it contains an informative set of articles on a variety of currently relevant topics: Creativity-nurturing practices in ELT (Iran), Reading circles (Mali), Learner agency (Indonesia), Summer English camps (Canada) and Code-switching & translanguaging (Japan). Readers might have noticed that the On the Internet article for this issue was pre-released so that it would be available for reference to teachers in schools that start their term in or around September. We thank Ilka Koska & Rachel Toncelli for offering “Exploring Applications of ChatGPT to English Language Teaching: Opportunities, Challenges, and Recommendations” to the TESL-EJ audience. A Retrospective. This issue offers a new feature — a reprint of a published article. As Scott Windeatt states in his foreword: “Because of the speed with which technology develops and becomes obsolete, we tend to assume that literature on technology loses relevance at the same pace.” The article included with this issue proves this assumption wrong. Originally published in the CAELL Journal in 1990 is strikingly relevant to today’s pedagogy. The article, by the late Vance Stevens who was on “On the Internet” editor here for 19 years, is one of a collection of articles that will eventually be published as a book of his writings, edited by Maggie Sokolik, the founder of TESL-EJ and its official publisher. We are pleased that the author of one of Vance’s references, Scott Windeatt of Newcastle University, UK., has written a short preface to help situate readers to the article. Passages. With great regret, we announce that Nicholas (Nicky) Bremner has decided to take a vacation from his role of gatekeeper of new submissions. With great trepidation, Tom Robb, the editor-in-chief, resumes this role until Nicky manages to find time for us again. Thanks to recent reviewers. Continuing our new policy, we thank the reviewers of all submissions that had reached a decision since our last issue – regardless of whether the paper was accepted or declined. Thanks go to: Adele Connor, Anita Lie, Anna Riana Suryanti, Arezou Maleki, Atipat Boonmoh, Azad Ehamadi, Azran Azmee Kafia, Behnam Aghayani, Behrang Mohammad-Salehi, Chingling Wo, Colin William Campbell, Dale Brown, David Imamyartha, Dodi Mulyadi, Elise Nicole Brittain, Eric Hagley, Fatemeh Ranjbaran, Ghasem Modarresi, Graeme Couper, Ha Hoang, Humairah Fauziah, Jardel Coutinho dos Santos, Jieun Kim, Juland Salayo, Kathryn Shelley Price-Jones, Kuang Li, Laila Noor, Larry Xethakis, Loc Tan Nguyen, M. Obaidul Hamid, Marzieh Bagherkazemi, Matthew Nall, Mehrdad Mohajerpour, Meliha R Simsek, Michael Mauricio, Mohammad Kazemian, Musa Nushi, Nataly Karikian, Olive Nabukeera, Onur Ergunay, Paul Mathieson, Peter Ilic, Piyapong Laosrirattanachai, Ranson Lege, Reman Sabah Meena, Reza Adara, Ryan Spring, Suyansah Bin Swanto and Wen Sun. Best, Thomas N. Robb, Ph.D. For the editorial team
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,462 | 0,384 |
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 ».