Reversed Subtitling: The Most Frequent Multiword Expressions in English-Subtitled Mandarin Dramas
Notice bibliographique
Résumé
The drama fever has been riding high with consumer usage of over-the-top (OTT) streaming services on the rise and the prevalence of mobile devices with Internet connectivity. The researcher-teacher sometimes overhears her students chatting about the drama series they binge-watch. Given this binge-watching phenomenon on college campuses in Taiwan, where Mandarin is an official language and English as a foreign language (EFL) is a required course, the researcher-teacher is concerned about English lexical growth if Taiwanese students’ viewing habits shift from Mandarin to English subtitles. Deriving from Mandarin drama English subtitles, the researcher sought to create a list of the most frequent multiword expressions for students to learn because drama lines are often drawn from daily life and even reflect current events. A corpus of 8.46 million English-subtitled words from 50 Mandarin dramas across different genres was compiled, totaling 1,427 episodes. Based on frequency, dispersion and expert judgments, a total of 475 frequent multiword expressions were selected. Pedagogical implications and directions for future research are also discussed in the study.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».