Proposition d’un contenu linguistique à l’oral pour l’école primaire : une expérience réalisée en classe de 4e année
Bibliographic record
Abstract
On propose dans cet article un contenu linguistique à l’oral pour l’école primaire. Un pareil contenu est actuellement absent du Programme d’étude en français, dont l’orientation est inspirée des perspectives fonctionnelles et sociolinguistiques. Ce contenu consiste en un ensemble de variantes soutenues correspondant à des marqueurs stylistiques et respectant certains critères. Il a été expérimenté dans le cadre d’une recherche préliminaire effectuée en classe de 4ème année visant à développer chez l’écolier l’utilisation des variantes soutenues en situation formelle. Les écoliers ont été enregistrés lors de situations de communication et ont participé à des activités métalinguistiques sur une partie du contenu proposé. Les résultats démontrent que (i) les écoliers montrent une variation linguistique suivant la formalité de la situation et ont conscience de cette variation sans être conscients toutefois des variantes impliquées, (ii) suite aux activités métalinguistiques, les élèves ont développé une conscience explicite de plusieurs variantes et ont utilisé davantage de variantes soutenues.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".