Enseignement explicite du genre des noms en français : expérimentation au primaire en classe d’immersion
Bibliographic record
Abstract
Résumé: Cet article fait état d’une expérimentation conduite dans des classes de 2e année d’immersion française portant sur l’enseignement explicite des régularités observées dans les terminaisons des noms français qui sont indicatrices de leur genre grammatical (par exemple, le phonème [o] qui prédit le genre masculin pour 93 % des noms possédant cette finale). Les résultats de prétest, post-test immédiat et post-test différé montrent qu’un bref traitement consistant en l’enseignement explicite de quatre terminaisons prédictives du genre (avec énonciation de la règle) a permis aux apprenants d’être significativement plus précis dans leur assignation du genre à des noms connus, et même à des noms inconnus. Il semblerait donc que ce type d’enseignement puisse fonctionner avec des jeunes de ce bas âge, ce qui pourrait diminuer la fossilisation des erreurs de genre par la suite, erreurs qui se retrouvent fréquemment dans les productions des plus grands, qui résistent à la correction et qui engendrent nombre d’erreurs d’accord.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".