MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404521715 · doi:10.1177/02655322241291764

Review of the Canadian English Language Proficiency Index Program (CELPIP)

2024· article· en· W4404521715 sur OpenAlexaffabout
Coral Yiwei Qin, Beverly Baker

Notice bibliographique

RevueLanguage Testing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLanguage proficiencyIndex (typography)Language assessmentLinguisticsMathematics educationComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian English Language Proficiency Index Program (CELPIP) is a computer-delivered test for English language proficiency, primarily used for Canadian immigration purposes. This review begins by contextualizing the test’s use as an immigration gatekeeping instrument, followed by an overview of its underlying construct and the four test components: listening, reading, writing, and speaking. We then appraise the test in terms of its accessibility, reliability, validity, authenticity, and impact. While we appreciate the “Canadian-ness” of the test, the user-friendly computer-based test delivery, and the accessible approach to sharing scoring criteria, we also identify several shortcomings regarding transparency in scoring, attention to interactional competence, and attention to research on test impact. We close with a brief commentary on the use of such tests for selecting and controlling immigrants.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0140,022
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,396 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLanguage TestingMême sujetMultilingual Education and PolicyTravaux en français237 207