La richesse lexicale des productions orales: mesure fiable du niveau de compétence langagière
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche propose de tester l'intuition commune que les apprenants du français L2 dont la compétence langagière est considérée plus approfondie utilisent un vocabulaire plus riche lors de leurs interactions orales. Elle teste aussi la capacité de la méthode Profil de fréquence lexicale (PFL) à fournir une mesure objective du vocabulaire utilisé. Deux groupes étaient composés d'anglophones adultes apprenants du français L2 (N = 48) et fonctionnaires du gouvernement fédéral canadien ayant obtenu un certain niveau de compétence en français comme exigence partielle de leur poste. Les groupes ont été répartis selon leur niveau d'interaction orale obtenu dans leur test. Ces interactions étaient enregistrées et dactylographiées, et la méthode PFL utilisée pour la conversion quantitative des données afin de mener des tests statistiques. Ces tests ont démontré des différences statistiquement significatives entre les productions des deux groupes et par ce même fait ont confirmé notre intuition de différence lexicale.
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 | 0.009 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".