Notice bibliographique
Résumé
The aim of this article is to present and summarize the main research findings inthe area of learning and teaching second language (L2) collocations. Being a largepart of naturally occurring language, collocations and other types of multiwordunits (e.g., idioms, phrasal verbs, lexical bundles) have been identified as importantaspects of L2 proficiency that need to be promoted through language instruction.However, while in recent years the field of applied linguistics has witnessedan impressive rise in the number of studies exploring the process of learning andusing L2 collocations, there is still little consensus as to the most effective waysof enhancing this kind of knowledge. The aim of this article is to review the literaturein this area, highlight the main findings pertaining to teaching English as asecond (ESL) and foreign (EFL) learners, and point to future research directions.L’objectif de cet article est de présenter et résumer les résultats principaux derecherche dans le domaine de l’apprentissage et l’enseignement des expressions figéesen L2. Constituant une partie importante d’une langue naturelle, les expressionsfigées et d’autres types d’unités composées (p. ex. expressions idiomatiques,verbes à particule) sont des aspects importants de la compétence en L2 que l’enseignementde la langue doit promouvoir. Toutefois, si le nombre d’études portantsur l’apprentissage et l’emploi des expressions figées en L2 a augmenté de façonimportante dans le domaine de la linguistique appliquée récemment, un faibleconsensus existe quant aux moyens qui sont les plus efficaces pour favoriser cesconnaissances. L’objectif de cet article est d’examiner la littérature de ce domaine,souligner les résultats principaux relatifs à l’enseignement de l’anglais langueseconde et l’anglais langue étrangère, et indiquer des pistes de recherches futures.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».