Écouter et se conscientiser pour mieux se dire : l’exploitation pédagogique d’un corpus de français oral
Bibliographic record
Abstract
Un corpus de plus de quatre-vingts heures d’entrevues a été recueilli à la fin de la décennie 2000 auprès de francophones de quatre localités rurales manitobaines. Ce corpus constitue une ressource inestimable pour un enseignement du français basé sur du discours authentique et pour un travail spécifique à mener sur l’oral, en particulier sur la variation linguistique. C’est avec le souci de valoriser la forme première d’expression langagière que constitue l’oral et la «couleur» que cette langue orale revêt au Manitoba qu’un outil didactique basé sur des extraits du corpus a été élaboré, à l’intention principalement des enseignants de français langue première au cycle secondaire. L’article en explicite le contexte didactique, les objectifs et la démarche à partir de la présentation d’exploitations pédagogiques de ces extraits, dont de nombreuses sont axées sur la conscientisation. En milieu francophone minoritaire, valoriser, en contexte scolaire, «l’oral d’ici» est affecté d’enjeux déterminants: sensibiliser les élèves à l’importance stylistique et identitaire des variétés vernaculaires, faire valoir la fonction identitaire de l’oral et, plus fondamentalement, contribuer à construire chez les élèves un rapport positif à la langue française, condition nécessaire pour qu’ils se perçoivent comme les bâtisseurs de l’espace francophone.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".