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Record W4390958026 · doi:10.37213/cjal.2023.33787

Éditorial

2023· article· fr· W4390958026 on OpenAlexaffvenue
Michael Rodgers, Eva Kartchava

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Applied Linguistics · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsCarleton University
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Toute l'équipe de la Revue canadienne de linguistique appliquée est très heureuse de présenter son deuxième numéro régulier de 2023 (26, 2) qui contient cinq articles (deux en français et trois en anglais) et deux critiques de livres.Les articles proviennent d'un large éventail de recherches en linguistique appliquée, ce qui nous permet de mieux comprendre l'apprentissage, l'enseignement et la recherche dans le domaine des langues.Trois articles de ce numéro se concentrent sur la langue à des fins spécifiques (LFS), mais examinent différents domaines de l'utilisation des langues.Dans le premier, Keller et Gilabert présentent une analyse des besoins basée sur les tâches qui vise à découvrir les tâches effectuées par les agents de bord hispanophones aux États-Unis.L'étude utilise des méthodes variées telles que des entretiens guidés par questionnaire et des enquêtes pour approfondir les détails des tâches, leur fréquence, les exigences linguistiques et les besoins de formation.Les résultats révèlent des exigences linguistiques diverses pour différentes tâches et soulignent l'importance d'utiliser plusieurs sources de données pour obtenir une vision complète.La deuxième étude axée sur les LFS est une étude en langue française réalisée par Lare et Chachu qui souligne l'importance de la concordance linguistique, c'est-à-dire le fait que les patients et les prestataires de soins communiquent dans une langue commune, dans les soins de santé dispensés aux patients francophones dans les centres de santé ghanéens.L'étude a montré que les difficultés de communication peuvent avoir des effets négatifs sur l'accès aux soins de santé, notamment des retards dans les consultations, des coûts supplémentaires dus à un mauvais diagnostic et le risque d'erreurs médicales graves pouvant entraîner des pertes de vie.Pour combler les lacunes en matière de communication lors des consultations médicales, la plupart des personnes interrogées ont eu recours à des stratégies telles que l'utilisation de gestes et d'interprètes ad hoc.L'article propose des recommandations pour une meilleure gestion des locuteurs de langues minoritaires dans le système de santé ghanéen.Dans la troisième étude sur les LFS, Lindberg et Trofimovich ont mené une recherche au Québec sur la façon dont les attentes peuvent influer sur la trajectoire des évaluations d'entretien pour les candidats à un emploi en français langue seconde.L'étude a révélé que les candidats à l'emploi peuvent être valorisés ou dévalorisés au cours d'un entretien lorsque leurs accents ne correspondent pas aux attentes des employeurs en matière d'élocution.Dans notre deuxième article en français, Papin et Michaud explorent les perceptions des enseignants de français L2 concernant la mise en œuvre de deux tâches d'écriture collaborative en ligne dans leur cours de français écrit avancé.Les tâches ont été menées via Google Docs et la vidéoconférence avec des étudiants collaborant en petits groupes.Les enseignants ont fourni un retour correctif écrit synchrone aux apprenants, qui ont ensuite pu corriger leurs erreurs en temps réel.Alors que les enseignants avaient une perception globalement positive de cette pratique et voyaient son potentiel pour l'enseignement et l'apprentissage du français L2, certaines préoccupations concernant l'aspect pratique et la mise en œuvre du retour correctif écrit synchrone pendant l'écriture collaborative en ligne ont émergé.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Editorial · Consensus signal: Editorial
Teacher disagreement score0.103
Threshold uncertainty score0.000

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.026
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0070.002
Open science0.0020.001
Research integrity0.0060.008
Insufficient payload (model declined to judge)0.1030.045

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.

Opus teacher head0.112
GPT teacher head0.373
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEditorial

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes2
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