Testing the Development of French Word Knowledge by Advanced Dutch- and English-Speaking Learners and Native Speakers
Notice bibliographique
Résumé
The present study is a continuation of the work presented in the 2001 article by Greidanus and Nienhuis. In the current study, we also examine the quality of word knowledge among advanced learners of French as a second language (L2) by means of a word associates test. We studied the development of word knowledge among six groups of university-level participants, who were (a) native speakers of French and (b) learners of French as a foreign language with two different first languages (L1s), Dutch and English. The format of the test differed from that used in the 2001 Greidanus and Nienhuis study as follows: (a) the tested words were less frequently used French words; (b) the participants were native speakers of French in addition to two categories of advanced learners of French; (c) the number of associate words (fixed or not) was an independent variable. The findings showed that both native and non-native speakers of French progressed in deep-word knowledge when the results of third- and fourth-year students were compared with those of first-year students. Although the test contained a considerable number of French-English cognates, the L1 English learners did not perform better than the Dutch learners. The words tested were not noticeably more difficult when chosen from the 10,000-word level rather than from the 5,000-word level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».