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Enregistrement W174390502 · doi:10.1522/030004920

Etude de quelques cas de ruptures de coherence presents dans des ecrits d'etudiants en francais langue seconde de niveau avance /

2007· book· fr· W174390502 sur OpenAlexaboutno aff
Josée Simard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un des objectifs de notre recherche était de vérifier s'il y a présence de ruptures de cohérence dans les écrits d'étudiants en français langue seconde de niveau avancé. Le cas échéant, nous avons tenté, après l'analyse du corpus, de classer ces ruptures selon un modèle proposé par Odette Gagnon, professeure au Département des Arts et Lettres de l'Université du Québec à Chicoutimi, s'éîant elle-même inspirée des grands noms de la linguistique textuelle. Une fois ce classement réalisé, nous avons pu constater à quel niveau se situaient les faiblesses majeures des apprenants en matière de cohérence textuelle. Pour ce faire, un corpus constitué de 15 textes a été recueilli auprès d'étudiants anglophones et arabophones inscrits à des cours de français langue seconde de niveau avancé. Ce corpus a ensuite été informatisé et chacune des phrases numérotée puis analysée au niveau local, mais aussi au niveau global. Notre étude a permis de constater que les ruptures de cohérence les plus fréquemment rencontrées se situent au niveau événementiel et se traduisent soit par l'absence d'un connecteur lorsque requis ou l'emploi inapproprié d'un connecteur. Au niveau référentiel, nous avons pu remarquer que la répétition abusive d'un terme et la non-pronom inalisation affectent grandement la cohérence. De plus, dans les cas où le scripteur tente une pronominalisation, le lecteur se retrouve très souvent confronté à l'absence de réfèrent ou alors à un réfèrent ambigu. En ce qui a trait aux ruptures de cohérence observées au niveau énonciatif, notre étude a montré que les apprenants en français langue seconde, même de niveau avancé, éprouvent encore de grandes difficultés dans l'emploi des temps verbaux, plus précisément en ce qui concerne les temps du passé. Nous espérons que ces précieuses informations pourront, par la suite, servir à des fins pédagogiques pour la création d'exercices pertinents qui aideront l'apprenant à mieux maîtriser les ressources linguistiques qui permettent et créent la cohérence par le biais de l'arrimage des éléments d'information.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2007
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