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Enregistrement W4406736122 · doi:10.4000/1356y

Analyse contrastive de la progression thématique dans les écrits d’étudiants francophones et sinophones

2024· article· fr· W4406736122 sur OpenAlexaff
Tatiana Aleksandrova, Qianyun Li

Notice bibliographique

RevueDiscours · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensFrancophone University Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article se situe à l’intersection de la linguistique textuelle et de la rhétorique interculturelle, explorant la cohérence et la cohésion de textes rédigés par des étudiants francophones et sinophones à travers l’analyse de la progression thématique dans deux corpus comparables que nous avons constitués. Nous cherchons à montrer des similitudes et des contrastes dans les choix de progression thématique dans deux langues typologiquement éloignées. Le paragraphe est utilisé comme unité d’analyse, se situant entre la phrase et le texte. Les francophones favorisent la progression linéaire, tandis que les sinophones privilégient la progression constante. Par ailleurs, nous avons identifié des variations dans les moyens linguistiques utilisés pour marquer la progression thématique. Nous avons constaté une prévalence de l’anaphore zéro en mandarin, indépendamment du type de progression thématique, et des reprises anaphoriques explicites en français. Ces différences sont en partie attribuables aux propriétés syntaxiques des deux langues, telles que l’obligation du marquage du sujet en français et l’omission du pronom personnel de la 3e personne du singulier en mandarin. Sur le plan rhétorique, ces divergences reflètent un traitement spécifique du thème à travers le paragraphe, entraînant un dynamisme communicatif différent. Nos résultats offrent des perspectives intéressantes pour la compréhension de la construction du sens dans une orientation interculturelle.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
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