MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413392137 · doi:10.17118/11143/23160

Étude de la relation entre la variation phonologique topolectale et la production d'erreurs orthographiques en français

2025· article· fr· W4413392137 sur OpenAlexaboutno aff
Antony Payeur

Notice bibliographique

RevueOmilia · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le cadre de notre mémoire Étude de la relation entre la variation phonologique topolectale et la production d’erreurs orthographiques en français (Payeur, 2025), nous avons fait passer un questionnaire à choix multiples visant à identifier la bonne orthographe québécois, et des Wolkrangeois, parlant le français belge. L’objectif était de comparer la groupes. Les répondants sherbrookois ont obtenu un taux de réussite 12,3 % plus élevé que les répondants wolkrangeois. Pour l’analyse, plusieurs facteurs ont été retenus afin d’expliquer cet écart. De ces derniers, l’association phonie-graphie est celui qui est le plus pertinent à notre étude. En effet, ce facteur oppose les deux groupes de sujets, puisqu’il constitue une variation topolectale documentée entre les deux variétés. La performance des répondants au questionnaire démontre que la phonologie peut avantager un groupe, tout comme elle peut le désavantager. Étant donné la prononciation des mots à l’étude dans ce variété belge et de la variété québécoise afin d’établir les associations graphèmes-phonèmes. d’émettre une hypothèse quant aux difficultés en orthographe que peuvent éprouver les participants de notre enquête.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, 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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOmiliaMême sujetFrench Language Learning MethodsTravaux en français237 207