Justifier faussement la correction ou la non-correction d’erreurs morphosyntaxiques : réflexions métagrammaticales d’étudiants francophones universitaires en milieu minoritaire
Bibliographic record
Abstract
La présente recherche jette un regard sur le savoir grammatical d’étudiants francophones de milieu minoritaire commençant des études universitaires, en étudiant les réflexions (méta)linguistiques émises par des sujets franco-ontariens au moyen du protocole de pensée à voix haute lors d’une tâche de repérage / correction d’erreurs grammaticales et textuelles. Les résultats montrent que si les sujets émettent effectivement des raisonnements métagrammaticaux, leur savoir métagrammatical s’apparente souvent à un amalgame de pseudo-connaissances, qu’il y a de sévères carences dans les connaissances déclaratives et procédurales des règles de la grammaire française, ce qui se traduit souvent par une surutilisation de procédures de substitution et la résolution plus sémantique que métalinguistique des problèmes. Ils montrent aussi que la logique de la réflexion s’apparente à celle d’étudiants de milieu majoritaire même si l’énonciation est teintée du vernaculaire, mais que le problème se trouve amplifié par le facteur sociolinguistique.
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 | 0.008 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".