MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6982826985

Konjunktiosanat kahden virolaisen suomenoppijan puheessa valmistavan opetuksen aikana

2019· other· fi· W6982826985 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTyöväentutkimus Vuosikirja · 2019
Typeother
Languefi
DomaineDecision Sciences
Thématiquedemographic modeling and climate adaptation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower (physics)Value (mathematics)Quarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tässä tutkimuksessa tarkastelen kahden virolaisen suomea toisena kielenä oppivan oppilaan konjunktiosanojen käytön kehitystä valmistavan opetuksen aikana. Konjunktioilla merkitään syntaktisia ja semanttisia suhteita eri kielen elementtien välillä. Konjunktioiden esiintyminen puheessa viittaa kielen kehitykseen, sillä ne mahdollistavat erilaisten suhteiden luomisen lauseiden ja lauseenosien välille. Konjunktiot voivat esimerkiksi yhdistää lauseita. Yhdyslauseita tutkin erityisesti niiden luomien semanttisten suhteiden näkökulmasta. Tutkimukseni on tapaustutkimus, jonka informantteina on kaksi valmistavan opetuksen oppilasta. Tutkimusaineistonani käytän Long Second –aineistoa, joka koostuu videoiduista ja litteroiduista oppitunneista yhden valmistavan vuoden opetuksen ajalta. Oma aineistoni koostuu kuudesta videoidusta oppitunnista. Tutkimukseni teoriataustana toimii toisen kielen oppimisen tutkimus ja teoria, kieliopilliset kuvaukset konjunktioista ja yhdyslauseista sekä niihin liittyvistä semanttisista suhteista. Tutkimukseni näyttää, että oppilaat oppivat muutamia, frekventeimpiä konjunktiosanoja valmistavan opetuksen aikana. Ensin kieleen ilmaantuivat sanat ja ja että (syyslukukausi), ja kevätlukukaudella kun, mutta, jos ja tai. Konjunktioita ja, että ja kun käytettiin muodostamaan yhdyslauseita, kun taas sanat mutta, jos ja tai esiintyivät puheenvuoroissa vain lausumapartikkelin funktiossa osoittamassa lausuman suhdetta aiempaan keskusteluun. Yhdyslauseita esiintyy huomattavasti enemmän kevät- kuin syyslukukaudella. Kahden informanttini konjunktioiden käyttö oli merkittävän erilaista. Toisen oppilaan konjunktioiden määrä kasvoi nopeammin ja suuremmaksi kuin toisen. Aineistosta on nähtävissä, että kummankin oppilaan konjunktioiden käyttö kehittyy vähäisestä runsaampaan ja yhdyslauseiden muodostamiseen, mutta oppilaiden väliset erot ovat suuret.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,024

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTyöväentutkimus VuosikirjaMême sujetdemographic modeling and climate adaptationTravaux en français237 207