L’acquisition L2 des compléments infinitifs français par des apprenants anglophones
Notice bibliographique
Résumé
L’acquisition L2 des compléments infinitifs français (CI ; p. ex. chercher à + infinitif, empêcher de + infinitif, aller Ø + infinitif) implique d’apprendre que le choix de la préposition ( à , de ou élément nul) qui précède l’infinitif est arbitraire et qu’il doit être déterminé cas par cas. L’anglais (la L1 des participants de cette étude) utilise uniquement la préposition to ‘à’ à cette fin. Cette étude vise à répondre aux questions suivantes : (1) Quels types d’erreurs les apprenants anglophones font-ils relativement aux constructions verbales à CI ? ; (2) Y a-t-il une utilisation généralisée d’une des prépositions ? Nous avons supposé que (1) tous les apprenants utiliseraient à , de et l’élément nul dans des contextes inappropriés, (2a) que à serait surgénéralisé par les apprenants moins compétents à cause de l’influence translinguistique, (2b) tandis que de serait surgénéralisé par les apprenants plus compétents en raison de sa fréquence élevée dans l’input. Nous avons examiné la production et la compréhension des CI chez onze apprenants L2 (six moins compétents, cinq plus compétents) à l’aide d’un test à trous et d’une tâche de jugement de grammaticalité ; et nous avons trouvé (i) des erreurs relatives au choix de la préposition, (ii) ainsi qu’une surgénéralisation de la variante de que nous avons interprétée comme une conséquence de sa fréquence importante dans l’input.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».