Tâche pour l’évaluation de la production et la compréhension de syntagmes nominaux complexes impliquant l’accord en genre en français.
Notice bibliographique
Résumé
Context. Few standardized tools exist to assess vocabulary, syntax and grammar in French. Objective. This study presents a tool, made of four entertaining puzzles, that can quickly assess proficiency in the production of noun phrases with color or size adjectives. Hypothesis: We'll observe a consolidation of adjective agreement between the ages of 3 and 6, but a mastery of gender assignment in the youngest children. Method. Data from 190 French-speaking children aged 3 to 9 are presented. We report results on four tasks of increasing difficulty involving adjectives of color and size (e.g., le petit canard vert ‘the small green duck’). Results. Our results enable one to situate a child's performance in relation to his or her peers, in a variety of ways. Risk thresholds, success rates and typical errors for each one-year age range are presented, as well as at what ages the tasks should be passed by a majority of children. Morphological or syntactic errors typical (or not) of children growing up in French-speaking environments are also reported. Conclusion. These quantitative and descriptive benchmarks can inform clinical assessment of speech-language therapists, whether with the task or from language corpora, and will inform reasoning leading to clinical decisions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».