References Bhabha, H. 1983: Difference, discrimination, and the discourse of colo-
Notice bibliographique
Résumé
H.M. Hammerly (Simon Fraser University) has distributed a test intended for Anglophone students who have completed at least five years of French immersion programmes in Canada. His intention is to use the test to validate his claims that immersion education has failed to produce ade-quate language proficiency (see Hammerly, 1991). Since the potential impact of his findings could be great, it seems imperative to give a close look to the test on which claims will be based. I have reviewed Hammerly’s French immersion test, item by item, and offer this appraisal of it. The test has two parts to it. The first is called ’Noun gender’, and consists of a list of 20 French words with their English equivalent in parenthesis. The respondent is to supply the appropriate indefinite article. Each item is worth one point. The second part of the test is called ’Grammar and vocabulary’, and consists of 50 English sentences that the respondent is to translate into French. Each sentence is worth two points, and one point is deducted for each error in grammar or vocabulary.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».