Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research evidence predominantly based on studies with older learners suggests that Content and Language Integrated Learning (CLIL) instruction yields significant language gains when exposure exceeds 300 hours ( Muñoz, 2015 ). However, the impact of high-intensity CLIL on young learners’ oral proficiency remains underexplored. This study examined fluency, pronunciation, and productive vocabulary measures in young L1-Spanish learners (mean age = 10.46) across four groups: non-CLIL ( n = 23), low-CLIL ( n = 21), high-CLIL ( n = 32), and a younger high-CLIL group ( n = 32; mean age = 9.84) with 0, 707, 2473, and 2164 CLIL hours, respectively. Socioeconomic status and extramural exposure were controlled. Intraclass correlations, Kruskal-Wallis, post-hoc, and Friedman tests were conducted. Significant advantages were limited to both high-CLIL groups over the non-CLIL group at the vocabulary level, providing policymakers with empirical evidence about the markedly different outcomes of high, and low-CLIL programmes in relation to oral gains with young learners.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle