MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W885494521 · doi:10.34577/0000000212

留学環境における日本人の英語学習者 -成果,言語接触,習熟進度-

2015· article· ja· W885494521 sur OpenAlexaboutno aff
千裕 田島

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2015
Typearticle
Langueja
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the outcomes of study abroad, and further investigated why some learners make more language contact and/or proficiency gain during their study abroad than others. The research participants were 25 second-year Japanese university students in a private university in Tokyo, learning English in a 15-week study abroad program in Canada. This study generated three research questions. Research question one sought to find both linguistic and non-linguistic outcomes of a study abroad. Research question two had two parts: investigating variables associated with postreturn English proficiency test results, and exploring variables associated with while-abroad language contact. Finally, in research question three, qualitative data were used to find interpretations and explanations into the variables identified by quantitative data, especially focusing on the amount of while-abroad language contact. The variables used in the study include affective factors e.g., motivation, willingness to communicate, language anxiety, self-perceived English skills, and homesickness. In addition, learner profiles, e.g., previous study abroad experience, the number of English courses taken prior to study abroad, the amount of language contact prior to study abroad, and English proficiency, were considered. This research employed mixed methods, and the following sections summarize a number of findings from both the quantitative and qualitative analysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInstitutional Repositories DataBase (IRDB)Même sujetMilitary Technology and StrategiesTravaux en français237 207