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Enregistrement W4409093328 · doi:10.3390/languages10040073

Acquisition of Variation in the Use of alors, donc, fait que by Advanced French-as-a-Second-Language Learners in Ontario, Canada

2025· article· en· W4409093328 sur OpenAlexafffundabout
Françoise Mougeon, Raymond Mougeon, Katherine Rehner

Notice bibliographique

RevueLanguages · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésVariation (astronomy)LinguisticsHumanitiesHistoryArtPhilosophyAstronomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the acquisition of sociolinguistic variation in the use of French connectors alors/donc/fait que ‘so’ by two groups of advanced French-as-a-second language (FL2) learners in Ontario: (i) high school French Immersion (FI) students and (ii) university students. It considers two types of functions fulfilled by these connectors: (i) the grammatical function of expressing consequence between two clauses and (ii) a range of discursive functions, a dual focus not present in previous research, which considered only one or the other of these two types of functions. Our study shows that: (i) although these two FL2 groups’ use of the connectors is distant from the norms of FL1 speech, the university students achieve a more advanced level of acquisition of this case of variation than do the FI students, reflecting the positive effect of continued learning of French at the postsecondary level; (ii) ‘level of opportunities to interact in French with native speakers’ has a greater positive impact on the acquisition of alors/donc/fait que than ‘time spent learning French’; and (iii) both groups of students evidence incomplete acquisition of the linguistic constraints of connector choice.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,000

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 technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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