LINGUISTIC LANDSCAPE: AN AUTHENTIC MATERIAL TO TEACH ENGLISH TO HIGH SCHOOL STUDENTS
Bibliographic record
Abstract
Abstrak Lansekap linguistic (LL) telah digunakan sebagai bahan pembelajaran dan pemelajaran Bahasa Inggris di beberapa kota seperti Calgary-Canada, Oaxaca-Mexico, Seoul-Korea, dan Taipei-Taiwan. Hal tersebut dikarenakan fungsi informatif dan simbolik dari LL. Dari LL sebuah area dapat dipelajari penggunaan Bahasa Inggris secara deskriptif dan preskriptif. Selain itu, dari LL dapat ‘dibaca’ hubungan antara kekuasaan dan bahasa dan isu-isu menarik lainnya. Sejauh pengetahuan penulis, LL belum lazim digunakan di dalam konteks pembelajaran Bahasa Inggris di Indonesia. Karena itu, penulis berinisiatif menjadikan LL dalam perspektif pembelajaran Bahasa Inggris sebagai tema kegiatan pengabdian kepada masyarakat (PkM) bagi guru-guru Bahasa Inggris tingkat SMP, SMU dan SMK di Provinsi Banten yang diadakan pada 25 Juli 2018 di Universitas Sultan Maulana Hasanuddin, Serang, Banten. Pada kegiatan PkM tersebut penulis mendeskripsikan cara penggunaan LL sebagai materi otentik untuk pembelajaran Bahasa Inggris seperti yang telah dilakukan oleh para guru, peneliti dan ahli bahasa di beberapa negara di atas. Penulis juga mengungkapkan pengalamannya sendiri menggunakan LL sebagai bahan pemelajaran bahasa Inggris. Hampir semua peserta baru mengetahui terminologi LL dan tertarik untuk menggunakan LL sebagai bagian dari bahan pembelajaran bahasa Inggris.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.065 | 0.019 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".