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Enregistrement W3216401232 · doi:10.37213/cjal.2021.31120

Cours de français langue seconde pour personnes immigrantes à Québec : portrait des habiletés orales en fin de parcours

2021· article· fr· W3216401232 sur OpenAlexaffvenueabout
Suzie Beaulieu, Leif French, Javier Bejarano, Kristin Reinke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Applied Linguistics · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les programmes de formation linguistique à l’intention de personnes immigrantes adultes font partie intégrante des initiatives politiques et éducatives mises de l’avant par plusieurs pays pour favoriser leur intégration à la société d’accueil. Cependant, peu d’attention empirique leur a été accordée pour observer comment s’y opère le développement langagier. Pour combler cette lacune, cette étude exploratoire et descriptive documente, pour la première fois, les habiletés orales de personnes immigrantes terminant une formation linguistique financée par un gouvernement local. Nous avons examiné la compétence globale à l’oral, l’aisance perçue et la compréhensibilité en français d’immigrants adultes (N = 31) dans la ville de Québec inscrits au dernier niveau du Programme d’intégration linguistique pour les immigrants (PILI). Le niveau de compétence orale globale a été obtenu en utilisant une tâche d'imitation orale (EIT) (Tracy-Ventura et coll., 2014). Pour mesurer l’aisance perçue et la compréhensibilité des participants, nous avons conçu deux tâches monologiques qui imposaient différentes contraintes linguistiques et cognitives au niveau du traitement de l’information. Les échantillons de paroles ont été évalués par 13 juges experts francophones, en utilisant une échelle de Likert à 9 points. Les résultats montrent que les habiletés orales des finissants du PILI sont très hétérogènes, et que ce sont les personnes qui avaient étudié le français pendant plusieurs années avant d’immigrer qui ont généralement de meilleurs résultats sur les trois construits.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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