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Enregistrement W4319158736 · doi:10.1017/s0959269522000291

Syntactic complexity and connector use in the summary writing of L1 and L2 Canadian students

2023· article· en· W4319158736 sur OpenAlexafffundabout
Léonard P. Rivard, Ndèye Rokhaya Gueye

Notice bibliographique

RevueJournal of French Language Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWriting and Handwriting Education
Établissements canadiensUniversité de Saint-Boniface
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésVocabularySuccinctnessLinguisticsPsychologyComputer scienceMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The study compared the syntactic complexity and the use of logical connectors in summaries written in French by two groups of students: speakers of French as first language (L1) and peers in a French-immersion program (L2) from grade nine to university. Both L1 and L2 groups of university students demonstrated more general complexity in their written summaries than less mature writers. However, the use of phrasal elaboration was apparent just at the upper secondary and university levels with L1 students. Both groups generally tend to overuse causal connectors while underusing additive and adversative connectors compared to the author’s use in the source text. Yet both groups employ significantly more adversative connectors just at the post-secondary level. The only difference observed between L1 and L2 writers was in the diversity of connector words used in the summary, with the former group using a richer, more diverse vocabulary. Several measures for succinctness differentiated L1 and L2 students in early secondary with the latter group condensing the source text less than L1 students. Correlation analysis suggested that many measures of syntactic complexity and connector use are inextricably linked.

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)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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