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Record W1967969090 · doi:10.3138/cmlr.68.1.001

L'enseignement d'un vocabulaire disciplinaire dans deux contextes d'immersion universitaire : Quelle approche favoriser?

2012· article· fr· W1967969090 on OpenAlexvenueaboutno aff
Alysse Weinberg, Dalila Boukacem, Sandra Bürger

Bibliographic record

VenueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicSecond Language Acquisition and Learning
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé La présente étude vise à vérifier si un enseignement du vocabulaire dans deux contextes d'immersion différents permet une amélioration des connaissances lexicales. Cet article examinera premièrement le contexte de notre étude effectuée auprès de 11 étudiants en droit et 13 étudiants en histoire inscrits à l'université d'Ottawa dans un cours d'encadrement linguistique associé à un cours d'immersion. Puis, nous décrirons le protocole utilisé : chaque semaine, pendant une session universitaire, les étudiants ont complété une série d'activités reliées à un vocabulaire disciplinaire provenant de leurs lectures et de leurs cours. Nous présenterons également les résultats des analyses aux différents tests (pré-test, post-test et test différé) pour vérifier l'amélioration des connaissances chez les étudiants et la rétention de ce vocabulaire entre le début et la fin de la session, entre les mots enseignés et les mots non enseignés. Nos résultats permettront ainsi de proposer les meilleures approches pédagogiques dans les deux cours visés, approches qui tiendront compte des caractéristiques spécifiques au vocabulaire de chacune des disciplines.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.553
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.001

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.241 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2012
Admission routes2
Has abstractyes

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