Les pronoms objets directs de la 3<sup>e</sup> personne et leur apport aux indices du genre grammatical dans le discours oral des enseignants en immersion
Bibliographic record
Abstract
Résumé: La présente étude examine la fréquence et la répartition des pronoms objets directs de la 3 e personne (le, la, les, l’) ainsi que leur propension à indiquer le genre grammatical dans deux corpus oraux, l’un de 37,7 heures et l’autre de 33 heures. Le corpus principal provient du discours de six enseignants de six classes d’immersion différentes dans la région de Montréal alors que le corpus secondaire utilisé de façon complémentaire a été tiré de dialogues familiaux. Dans les deux contextes, la répartition des pronoms se lit comme suit en ordre décroissant : le > l’ > les > la. Par rapport à tous les pronoms clitiques objets directs à la 3 e personne, 71 % de ceux utilisés par les enseignants et 54 % de ceux utilisés par les parents ne portent aucun indice du genre grammatical. Les résultats laissent entendre un lien possible entre le discours des enseignants et les difficultés qu’éprouvent les élèves en immersion à utiliser correctement le genre grammatical. En guise de conclusion, nous proposons des techniques pédagogiques centrées sur la forme qui mettraient l’accent sur le lien entre le genre grammatical et certaines terminaisons nominales.
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 | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".