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Enregistrement W2588938663

L'enseignement du vocabulaire fréquent et usuel adapté aux élèves francophones du Nouveau-Brunswick : Différentiation par l'étiquetage et approche actancielle

2016· article· fr· W2588938663 sur OpenAlexaffabout
Nathalie F. Martin

Notice bibliographique

RevueLinguistica Atlantica · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensCrandall University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophySociologyPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans un contexte minoritaire comme celui des Acadiens, ou la variete de francais que parlent les eleves se trouve a etre differentes de la variete de francais enseignee en milieu scolaire, comment l'ecole peut-elle contribuer a ameliorer leurs competences langagieres, dans le but de leur permettre d'elargir leur repertoire linguistique et avoir ainsi acces aux ressources materielles et sociales qui s'ensuivent? D'apres nous, il est possible d'expliquer les differentes particularites regionales acadiennes de facon a sensibiliser les eleves aux phenomenes linguistiques de la variation. Pour ce faire, nous suggerons l'etiquetage du regionalisme et l'approche actancielle, car adaptes a l'eleve acadien, ils peuvent etre utilises pour faire ressortir les divergences entre le francais standard et le francais acadien en decrivant la structure de la phrase et les traits semantiques des actants, et ce faisant, les contraintes d'emploi lexicales et semantiques.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,270 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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