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Enregistrement W4410743267 · doi:10.32038/lter.2024.01.01

Editorial: Language Teacher Education Research – Key Trends, Challenges, and Questions

2024· editorial· en· W4410743267 sur OpenAlexaff
Jaber Kamali, Donald Freeman, Diane Larsen‐Freeman, Bonny Norton, Thomas S. C. Farrell

Notice bibliographique

RevueLanguage Teacher Education Research · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Mathematics educationPedagogySociologyPsychologyEngineering ethicsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this editorial, we introduce the Language Teacher Education Research (LTER) Journal as a new venue dedicated to researchers and practitioners in the field of language teacher education, providing a space to share, showcase, and advance their scholarly and practical contributions. This editorial serves as a guide to the journal's objectives, providing an overview of its mission to contribute to the advancement of research and practice in Language Teacher Education (LTE). It contextualizes LTE within the broader landscape of contemporary research, offering insights into its evolving scope and interdisciplinary connections. The editorial explores significant trends shaping the field and addresses pressing challenges. Finally, the editorial poses thought-provoking questions to inspire future research, encouraging scholars to explore critical issues, generate innovative solutions, and push the boundaries of knowledge in LTE.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0100,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,011

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,358 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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