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Enregistrement W7027939398

Description du lexique spécialisé chinois et constitution d'une ressource didactique adaptée pour locuteurs non sinophones

2022· dissertation· fr· W7027939398 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Innovation in Industries
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStylisticsCognitive semanticsLexicology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’enseignement-apprentissage du lexique spécialisé chinois est un chemin semé d’obstacles. Pour les apprenants non natifs, les combinaisons lexicales spécialisées (CLS) (L’Homme, 2000) soulèvent des difficultés syntaxico sémantiques et représentent ainsi un défi majeur dans l’acquisition de compétences lexicales. On recense, toutefois, peu de propositions méthodologiques pour résoudre ces difficultés dans la littérature consacrée à la didactique du chinois sur objectifs spécifiques (COS) (Q. Li, 2011).
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\nDans cette recherche, nous nous attachons à explorer de quelle manière une méthode de description lexicale basée sur une représentation sémantique et syntaxique assiste les apprenants non natifs dans la résolution des problèmes lexicaux soulevés par les CLS. 
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\nNotre thèse vise à concevoir une méthode de description des CLS en vue de la résolution de difficultés lexicales par les locuteurs non sinophones. La méthode mise au point est appliquée à l’élaboration du dictionnaire CHINOINFO, une ressource lexicale chinois-français portant sur le domaine de l’informatique. Cette ressource s’adresse aux apprenants francophones du chinois. L’objectif secondaire de notre thèse consiste à évaluer l’efficacité du CHINOINFO auprès des apprenants francophones qui reçoivent une formation de chinois dans un établissement universitaire au Québec ou en Chine.
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\nNotre recherche fait appel à des notions empruntées à trois cadres théoriques. Premièrement, la Lexicologie explicative et combinatoire (Mel’čuk et al., 1995) nous sert d’appui théorique pour fonder la description des CLS sur la représentation sémantique du lexique spécialisé. Deuxièmement, notre démarche de collecte et d’analyse des CLS est guidée par l’approche lexico sémantique à la terminologie (L’Homme, 2020a). Enfin, nous nous appuyons sur l’approche cognitive en didactique des langues secondes (Chastain, 1990) pour envisager une présentation structurée des connaissances lexicales.
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\nNotre démarche méthodologique s’est déroulée en trois phases. Nous avons d’abord assemblé un corpus spécialisé chinois pour en extraire un échantillon de CLS et les renseignements permettant de les décrire. L’analyse des données collectées à partir du corpus nous a amenée à anticiper trois types de difficultés syntaxico-sémantiques soulevées par les CLS : 1) distinguer les acceptions d’un polysème dans différentes CLS; 2) différencier les sens distincts de CLS de forme identique; 3) choisir les cooccurrents appropriés d’un terme. 
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\nÀ la deuxième phase, nous avons mobilisé différentes stratégies pour décrire les propriétés syntaxico-sémantiques des CLS. Une méthode descriptive intégrant les solutions proposées a ensuite été appliquée à la création du CHINOINFO. Cette ressource en ligne répertorie 91 termes fondamentaux du domaine de l’informatique, pour lesquels nous avons encodé au total 282 termes reliés et 644 CLS. La structuration des données au sein des articles s’est largement inspirée de l’adaptation du DiCoInfo (Observatoire de linguistique Sens-Texte, 2022) à un dictionnaire d’apprentissage (Alipour, 2014). Différents moyens techniques ont été mis en œuvre pour assurer la convivialité de la ressource. 
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\nLa dernière phase de notre recherche consiste en une expérimentation comparative visant à évaluer l’efficacité pédagogique du CHINOINFO. Nous avons fait passer un test lexical à deux groupes d’apprenants francophones, soit le groupe contrôle (GC) et le groupe expérimental (GE), en leur proposant un nombre d’outils de référence. Seul le GE a eu accès à CHINOINFO. Nous avons aussi collecté, au moyen de questionnaires de sondage, le profil des participants ainsi que leur appréciation sur le test et les outils de référence proposés. 
\n
\nDe manière générale, l’analyse comparative des résultats du test lexical montre que le GE a mieux réussi à résoudre les trois types de difficultés soulevées par les CLS. Les participants étaient plutôt satisfaits de l’organisation du test. Le GE a eu moins de difficultés à réaliser le test puisqu’il se sentait mieux outillé pour trouver des éléments de réponses aux questions du test par rapport GC. Le GE s’est exprimé favorablement quant à l’utilité du CHINOINFO pour résoudre les problèmes lexicaux dans le cadre de notre expérimentation. 
\n
\nPour conclure, les résultats de notre analyse fournissent des indices sur l’apport du CHINOINFO en tant qu’une ressource d’apprentissage des CLS, ce qui laisse entrevoir l’intérêt de la méthode de description lexicale que nous avons proposée dans un contexte pédagogique.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0120,001
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,176 · 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