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Enregistrement W605607736 · doi:10.4000/reperes.677

La notion de phrase de base dans la pratique des enseignants français : choix terminologiques et enjeux théoriques

2014· article· fr· W605607736 sur OpenAlexaboutno aff
Marie-Laure Elalouf

Notice bibliographique

RevueRepères · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans la grammaire rénovée romande ou canadienne, la notion de Phrase P ou de modèle de base a été introduite comme « instrument d’observation » (Genevay, 1994), outil (Chartrand et al., 1999) permettant de rendre compte de la construction d’une majorité de phrases réalisées en français. Nous disposons aujourd’hui de travaux didactiques rendant compte de l’utilisation par des enseignants de cet outil (Dolz et Simard, 2008) et de recherches mettant en évidence certaines limites du modèle (Béguelin, 2000 ; Combettes, 2005, 2009). Qu’en est-il en France ? Si l’enseignement s’appuie sur des exemples de phrases simples de forme sujet-verbe-complément, le recours à un modèle à des fins d’observation reste marginal, de même que les réinvestissements pour l’interprétation et la réécriture, bien que des ouvrages de référence, utilisés en formation, présentent la phrase de base comme un outil d’observation (Riegel et al., 1994-2002 ; Tomassone, 1996-2002). Sur la base d’une enquête qualitative adressée à des enseignants débutants et expérimentés ainsi qu’à des formateurs, nous étudions la diversité de leurs choix et leurs justifications. À partir de ce bilan, nous formulons des propositions qui tiennent compte des difficultés rencontrées par les enseignants dans leur pratique en présentant un modèle articulant syntaxe et sémantique et permettant le traitement de l’énoncé par paliers, en réception comme en production.

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)0,005
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,022
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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