USE OF SCIENTIFIC RESULTS IN THE PROCESS OF LEARNING THE NATIVE LANGUAGE
Notice bibliographique
Résumé
Наприкінці 1980-х років посилилися суспільно-політичні зміни, які надали можливість закарпатським угорцям сформулювати нові цілі, створити організації для захисту своїх інтересів, розвивати мережу освітніх закладів, акцентуючи на місцях некомпактногопроживання угорців та на здобутті вищої освіти. Для угорської громади на Закарпатті, якій довелося зіткнутися з економічними труднощами та масовою міграцією, саме освіта угорською мовою стала тим чинником, який сприяв ухваленню рішення залишатися на рідній землі, збереженню та розвитку рідної мови.«Двадцять два» – це назва книги, що описує історію і розвиток освіти угорською мовою на Закарпатті впродовж 22-ох років нового тисячоліття. Видання дає відповіді на актуальні запитання про роль регіональних мовних варіантів в освіті, особливості викладання рідної мови в умовах компактного проживання нацменшин, наскільки сприяють навчальні програми та підручники, використовувані в закарпатських школах, формуваннюмовної толерантності й мововживання, що підлаштовується до розмовної ситуації. Авторамикниги є викладачі Закарпатського угорського інституту ім. Ференца Ракоці ІІ Аніко Берегсасі та Катерина Дудич-Лакатош.
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 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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».