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Enregistrement W3126029558 · doi:10.3968/11890

Les Obstacles De L’usage Du Subjonctif Présent En Français : Le Cas Des Apprenants D’Ignatius Ajuru University of Education

2020· article· fr· W3126029558 sur OpenAlexvenueno aff
Preye L. Orubu

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Naturellement, le mode subjonctif que les francophones emploient constitue un probleme majeur dans l’enseignement de la grammaire du francais pour certains apprenants etrangers (Natalia, 2014, p.14). Cet article traite la problematique du subjonctif present en francais chez les apprenants Anglophones et en particulier nos enquetes de quatrieme annee a Ignatius Ajuru University of Education. Nous avons releve quelques-uns de ces problemes dans l’usage du subjonctif present chez nos enquetes tels que la confusion dans le choix du mode (indicatif, subjonctif), la problematique dans la conjugaison des groupes de verbe et ensuite les raisons pour ces difficultes. Nous avons donne des recommandations pour ameliorer l’enseignement de ce temps verbal chez nos apprenants et les apprenants anglophones en generale. Dans un premier temps, nous avons montre le concept de cet article. Ensuite, dans un deuxieme temps, nous avons montre les difficultes que rencontrent d’autres apprenants dans l’apprentissage des temps de ce mode du subjonctif par d’autres chercheurs. Nous avons ensuite analyse les obstacles d’usage de ce mode et comment il est difficile de les assimiler. Dans le cadre de la methodologie de cette recherche, nous avons adopte une approche simple pour decrit les donnees obtenues de nos enquetes. Dans le recueil, nous avons observe un grand nombre d’erreurs sur ce temps verbal.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,267 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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