CALICO at Center Stage: Our Emerging Rights and Responsibilities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The year of languages (see www.actfl.org) in the United States is a good time to reflect on where CALICO is as a professional group of technology users, developers, and researchers. My thoughts on this issue come from my background and concerns stemming from my work in ESL in higher education. However, most CALICO members are likely to share at least some of my concerns. After all, higher education has a considerable impact on people throughout the profession— at least it should. In higher education, our mission, simply put, is to create and disseminate knowledge. Issues in ESL are sometimes seen as distant from those in foreign language, and there are some important differences, but when it comes to technology and language learning, a lot of common ground exists as well. Intellectually, we are all concerned with issues in applied linguistics—particularly issues of language learning, teaching, and assessment. Sociologically, we are positioned within departments of languages and linguistics, where we represent a minority. In fact, historically speaking, many CALICO members can recall their position as an eccentric minority in their language department. CALICO members were the strange professors who were writing programs for learners to study past tense verbs rather than papers on the underlying structure of gerunds or the influence of a Canadian author on the literature of the 1940s. Technology held a very marginal place in language departments.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle