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Enregistrement W7011593457

Monetary and Career based Motives at the Core of EFL Programs Problems and Solutions

2016· article· es· W7011593457 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2016
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Studies and Ethnography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnglish languageCommon coreMetropolitan areaForeign language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En este articulo discutimos los discursos dominantes que utilizan razones economicas para justificar la ensenanza y el aprendizaje del ingles en Costa Rica estableciendo paralelos entre fenomenos que ocurren actualmente en Japon Corea Canada y Colombia La propagacion de estos discursos ha dado como resultado la mercantilizacion de la ensenanza y aprendizaje del ingles en Costa Rica impactando asi el diseno curricular de los programas para satisfacer propositos e intereses economicos La reflexion incluye un analisis de la publicidad a nivel nacional en torno al aprendizaje del ingles de algunas iniciativas nacionales orientadas al mejoramiento de esta area de un programa de ingles como lengua extranjera ofertado en una universidad publica en Costa Rica y de las opiniones de estudiantes de este programa Se hace hincapie en como la construccion del ingles como medio para la movilidad social riqueza y profesionalismo ha impactado los programas de ingles como lengua extranjera causando que estos en su mayoria pasen por alto diversas motivaciones que los aprendices puedan tener para el aprendizaje del ingles como lengua extranjera debido a la prioridad que se le da a los intereses materiales y economicos del sector productivo Por ultimo este articulo aboga por la creacion de espacios democraticos en los cuales tanto profesores como estudiantes puedan criticar de forma constructiva el impacto que los discursos dominantes antes mencionados tienen sobre los individuos y el curriculo en ingles como lengua extranjera en general

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,213 · 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
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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