« ÇA N’A RIEN A VOIR NI AVEC MA VIE NI AVEC MON AVENIR, DONC POURQUOI CONTINUER ? » : EXPLORER LES RAISONS AUTO-DECLAREES DU PEU D’ENGOUEMENT DES ELEVES A SUIVRE LE FLS DANS LES ECOLES SECONDAIRES A LETHBRIDGE EN ALBERTA
Notice bibliographique
Résumé
En Alberta, les inscriptions aux cours de francais langue seconde (FLS) dans les ecoles secondaires revelent qu’il y a peu d’interet parmi les eleves a apprendre le francais. Bien qu’une frange importante des eleves du secondaire ait deja rencontre la langue francaise a l’ecole primaire, la majorite ne poursuit pas l’apprentissage du FLS. A travers un questionnaire anonyme adresse aux eleves de 11e annee d’une ecole secondaire a Lethbridge, cette etude examine les differentes raisons qui justifieraient ce faible interet. Peu d’eleves ont demontre une motivation integrative et/ou instrumentale. Les donnees suggerent aussi l’importance des rencontres culturelles avec la francophonie. En outre, il est possible que le FLS, tel qu’il est pratique, contienne en lui-meme un defaut qui expliquerait, ne serait-ce qu’en partie, ce faible engouement. En tenant compte de tout cela, nous discutons dans cet article des approches possibles visant a encourager plus d’eleves a suivre les cours de FLS.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».