La place de la compétence paraphrastique dans le Cadre européen commun de référence pour les langues
Bibliographic record
Abstract
Savoir produire des phrases synonymes, en se servant de divers moyens linguistiques, est indispensable pour un apprenant L2. L’objectif de cet article est de définir la compétence paraphrastique (CP) et de déterminer sa place dans les descripteurs du Cadre européen commun de référence pour les langues (CECRL). Nous nous intéressons aux apprenants des niveaux B1-B2 du CECRL. L’apprenant avancé possède des connaissances grammaticales assez développées, mais il commet des erreurs lexicales et éprouve des difficultés à reformuler son discours.Bien que les descripteurs du CECRL fassent référence à la CP implicitement, une description détaillée de cette compétence cruciale fait défaut. Nous proposons cette description, en nous basant sur les critères quantitatifs et qualitatifs définis dans notre étude empirique examinant les stratégies de reformulation des apprenants avancés de français L2. Le cadre théorique adopté est la Théorie Sens–Texte qui porte une attention particulière à la paraphrase et possède des outils formels de sa description.
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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".