La conjugaison du verbe en début de scolarisation
Notice bibliographique
Résumé
Nous avons évalué 35 enfants français québécois sur la conjugaison de verbes français réguliers, sous-réguliers et irréguliers au passé composé (en -é, -i, -u ou autres). Une tâche de production induite a été administrée à des enfants fréquentant la maternelle ou la première année d’école. Les verbes ont été présentés, avec des images les représentant, dans des contextes à l’infinitif (ex. Marie va cacher ses poupées) et au présent (ex. Marie cache toujours ses poupées), afin d’amorcer leur paradigme de conjugaison. Les enfants devaient produire la forme cible du verbe au passé composé en répondant à la question ‘Qu’est-ce qu’il/elle a fait hier ?’. Les résultats n’indiquent aucun changement dans le type et le nombre d’erreurs commises avec l’âge. Les réponses des enfants démontrent un effet de la fréquence, mais aussi de la productivité et de la prévisibilité, des différents schèmes morphologiques sur la maîtrise de la conjugaison. Les données ont des conséquences sur les modèles psycholinguistiques du traitement et de l’acquisition de la morphologie régulière et irrégulière.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».