Développement de la compétence linguistique permettant l’accord du verbe en nombre à l’écrit chez des élèves de l’élémentaire en contexte minoritaire
Notice bibliographique
Résumé
La présente recherche explore le développement de la compétence linguistique qui permet l’accord du verbe en nombre à l’écrit chez huit élèves scolarisés en français dans le sud-ouest de l’Ontario, un milieu francophone minoritaire. Grâce à une conceptualisation qui unit les travaux de chercheurs en langues première et seconde, et à l’analyse des données issues d’une activité de complètement et de productions écrites, nous avons fait émerger trois profils développementaux : le premier groupe de scripteurs fait montre d’une compétence opérationnelle en début d’étude, celle-ci demeurant relativement stable au gré des 13 mois de la recherche. Le deuxième groupe peine à orthographier la marque prototypique de la pluralité verbale au commencement de l’étude et exerce, du début à la fin, un contrôle orthographique lacunaire pour ce qui est de l’objet linguistique retenu. Le dernier groupe, analogue au regroupement précédent en début d’étude, présente un développement rapide au cours de la recherche. Nous discutons les résultats en fonction des recherches menées en langues première et seconde, et mettons l’accent sur les spécificités qui sous-tendent l’apprentissage du français écrit en situation de minorité linguistique.
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 | 0,003 | 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 | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».