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Record W2087885519 · doi:10.3138/cmlr.2307

Les effets de l’enseignement des phénomènes d’enchaînement sur la production orale des élèves dans un cours d’espagnol langue étrangère au Québec

2014· article· fr· W2087885519 on OpenAlexvenueaboutno aff
Cristina López Uribe, Henrietta Cedergren, Jessica Payeras

Bibliographic record

VenueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicEFL/ESL Teaching and Learning
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé : Le présent article offre un aperçu d’une étude expérimentale réalisée dans le cadre d’un cours d’espagnol langue étrangère donné dans une école secondaire à Montréal. Cette étude avait deux objectifs : (a) vérifier l’impact d’une instruction explicite sur le fonctionnement de la synalèphe et de l’enchaînement sur la production orale des étudiants et (b) confirmer si la réalisation de ces phénomènes est associée aux évaluations de niveau d’aisance perçue par des locuteurs hispanophones natifs. Pour ce faire, une intervention pédagogique a été mise en place durant six semaines afin de montrer aux apprenants le fonctionnement desdits phénomènes. Cette étude a été menée selon un protocole expérimental pré-test/post-test auprès de deux classes ayant un niveau similaire de langue et la même charge horaire par semaine. L’une des deux classes formait le groupe témoin (n = 22) et l’autre, le groupe expérimental (n = 24). Trois locuteurs hispanophones natifs ont évalué, selon leur propre perception, la réalisation des phénomènes enseignés et le niveau d’aisance des énoncés produits par les apprenants. Notre analyse suggère que l’instruction explicite sur les deux phénomènes contribue à leur intégration dans la production orale des apprenants. Nous avons également trouvé une corrélation entre les variables « réalisation des phénomènes d’enchaînement » et « niveau d’aisance perçue » : les participants qui enchaînent les mots au cours de leurs productions ont été perçus comme ayant un niveau d’aisance plus élevé que ceux qui ne les enchaînent pas.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.585
Threshold uncertainty score0.825

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.015
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.208 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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

Citations0
Published2014
Admission routes2
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