Bibliographic record
Abstract
Les locuteurs non-natifs, apprenants du FLE qui n'ont suivi l'instruction que dans la classe, ont bien des problemes a communiquer avec les Francais. Il est evident que l'ecart entre le francais familier et le francais standard devient de plus en plus grand. Donc, nous n'exigeons pas le francais standard exclusivement dans nos cours. Pour enseigner le francais familier dans la classe, il s'agit de l'acquisition de la variation socioliguistique. Pour ce faire, nous examinons les donnees des etudes du francais parle en France, au Canada et aux Etats-Unis : la variation phonologique, grammaticale et lexicale. D'abord, Nous remarquons le maintien et l'omission du schwa et la chute du /l/ dans la variation phonologique. Le schwa francais est stabilise dans une syllabe initiale, est obligatoirement maintenu dans certains mots et est frequemment supprime dans d'autres mots suivant leur frequence. Dans la langue parle en France et au Canada, la chute du /l/ est frequente dans les pronoms clitiques et les articles. Nous remarquons l'omission frequente du ‘ne' dans le francais parle en France et au Canada pour differents facteurs. Les usages variables du pronoms 'nous' versus 'on' dans le francais parle montrent que les facteurs sociolinguistiques sont des moteurs a utiliser 'on'. Plus les apprenants ont une interaction avec les locuteurs natifs, plus la proportion augmente dans l'usage de 'on. Apres avoir analyse les variations sociolinguistiques, nous pouvons conclure que l'acquisition de la variation sociolinguistique est indispensable a l'instruction du FLE. Pour la communication authentique avec les Francais, c'est-a-dire, des locuteurs natifs, il faut non seulement la norme grammaticale, mais aussi la norme sociolinguistique pour les apprenants du FLE
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.011 |
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".