Notice bibliographique
Résumé
\n \nLa présente communication se situe dans le cadre dune recherche empirique portant sur les progrès linguistiques accomplis en FL2 par deux groupes détudiants avancés ayant passé leur 3e année universitaire en France (groupe expérimental) ou dans le sud de lOntario, au Canada (groupe témoin).\n\nOn se limitera ici à lanalyse qualitative et quantitative des progrès accomplis par ces 87 étudiants sur le plan lexical. On tentera ainsi de déterminer si le séjour linguistique à létranger favorise les progrès lexicaux chez les étudiants avancés et, si oui, dans quelle mesure et sur quels points du système. \n\nMais la quantification de ce type de progrès pose des problèmes évidents, car on ne mesure pas aussi facilement lutilisation dun lexème que celle dune forme grammaticale ou dune variante phonétique. Cest probablement ce qui explique la paucité relative détudes quantitatives lexicales sur la parole spontanée, surtout en L2. Or, depuis lapparition du logiciel anglais Vocabprofile (Laufer et Nation, 1995), adapté pour le français par Jones en 2001 (Vocabprofil), on peut désormais évaluer la richesse lexicale dun texte quelconque en termes quantitatifs. \n\nAprès avoir donné les principaux résultats de lapplication de Vocabprofil au corpus de FL2 décrit ci-dessus et les avoir rapprochés dune étude comparable (Ovtcharov et al, 2006), on discutera ici des bienfaits et des limites de ce logiciel, ainsi que de la nécessité dajouter une analyse qualitative pour mieux comprendre lévolution du lexique de nos étudiants de niveau avancé.\n\n
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».