English texts reading strategies across professionally oriented training
Bibliographic record
Abstract
Kharytska S., Kolisnychenko A. Features of foreign language competence of future aviation industry engineers // Modern problems in science. Proceedings of the ХIХ International Scientific and Practical Conference. Vancouver, Canada. 2022. Pp. 456-459. \n2.\tЗагальноєвропейські Рекомендації з мовної освіти: вивчення, викладання, оцінювання / Науковий редактор українського видання доктор пед. наук, проф. С. Ю. Ніколаєва. К. : Ленвіт, 2003. 273 с. \n3.\tМетодика навчання іноземних мов і культур: теорія і практика: підручник для студ. класичних, педагогічних і лінгвістичних університетів / Бігич О.Б., Бориско Н.Ф., Борецька Г. Е. та ін. / за загальн. ред. С.Ю. Ніколаєвої. К.: Ленвіт, 2013. 590 с. \n4.\tPоман С.В. Професійно орієнтована іншомовна комунікативна компетентність майбутніх учителів іноземної мови як предмет формування в курсі практики усного та писемного мовлення. Іноземні мови. 2012. № 2. С. 39-45. \n5. Шевченко С.І., Харицька С.В. Стратегії професійно орієнтованого англомовного читання студентів філологічних спеціальностей // Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету. Серія «Філологія». – Вип. № 38/2019. – С. 76-81.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".