J’ai l’impression que: Lexical Bundles in the Dialogues of Beginner French Textbooks
Notice bibliographique
Résumé
Formulaic language is notoriously difficult for second language learners of French to master (Edmonds, 2014; Forsberg, 2010). Yet, no study has examined formulaic language in French textbooks despite the fact that in many contexts, textbooks represent a significant proportion of the input that learners receive. The current study addresses this gap. Using a distributional approach (as used in Biber, Conrad, & Cortes, 2004), four-word lexical bundles were extracted from an oral corpus of French. The average number of lexical bundles in oral corpus utterances was compared to the average number of bundles in a corpus of A1-B1 level textbook dialogues. An independent samples t test showed that the average number of lexical bundles per 100,000 words was significantly higher in texts from the oral corpus than the textbook corpus. The average number of stance and referential lexical bundles was also revealed to be higher in the oral corpus. Implications for textbook design are discussed, such as increasing the amount of formulaic language in A2 level textbooks and incorporating more authentic language into textbooks.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».