The sign language proficiency interview: description and use with sign language of the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
Presentatie op congres \nThe Sign Language Proficiency Interview (SLPI) is a tool for assessing functional sign language skill. Based on the Language Aptitude Test, it uses a recorded 20 minute conversation between a skilled interviewer and the candidate. The interview uses an ad hoc series of probing and challenging questions to elicit the candidate’s best use of the sign language in topics relating to the candidate’s work, family/background, and leisure activities. This video language sample is then analyzed to determine the candidate’s rating on the SLPI Rating Scale. The rating process documents vocabulary, grammar and discourse, and follows a specified protocol that includes specific examples from the interview. The SLPI is used widely in the US and Canada with American Sign Language, and one of the presenters has adapted it for use with South African Sign Language. \nThe presenters have recently adapted the SLPI for use with Sign Language of the Netherlands (NGT). While the interview process is the same regardless of the sign language, two aspects of the adaptation for NGT required work: 1) modifying the grammar analysis to match NGT grammar; and 2) modifying the Rating Scale to align with that of the Common European Framework of Reference for languages (CEFR). \nThis ICED presentation will include: 1) a thorough description of SLPI goals, processes and implementation; 2) modifications for NGT grammar; and 3) modifications to align with the CEFR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».