MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2594813721 · doi:10.71781/5985

La rétroaction corrective à l’écrit et la révision des apprenants de français langue seconde

2016· dissertation· fr· W2594813721 on OpenAlexaboutno aff
Jennifer Lamarre

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La rétroaction corrective (RC) est une indication offerte aux scripteurs apprenants sur leur emploi erroné de la langue en apprentissage (Lightbown et Spada, 2006). Exposés à la RC écrite, ces apprenants réagissent de différentes manières lors de la révision de leur texte. La révision est alors une « tentative des scripteurs à améliorer un plan ou un texte » (traduction libre, Hayes, Flower, Schriver, Stratman et Carey, 1987, p.177). Cette recherche s’est penchée sur la relation entre les différentes techniques rétroactives utilisées par six enseignants de classes d’accueil à Montréal et sur la manière dont les élèves participants (N=64) ont réagi à ces RC lors de la révision de leur texte. L’intégration de la RC à l’étape de la révision est influencée par différentes variables modératrices, c’est-à-dire l’ordre d’enseignement (les niveaux de scolarité : primaire ou secondaire), le profil des élèves (les niveaux langagiers débutants et avancés ainsi que la présence de difficultés d’apprentissage chez les élèves) et les catégories d’erreurs. Les résultats confirment que les enseignants de français langue seconde (L2) différencient leur RC selon les variables modératrices et que la RC a un effet positif à court terme, c’est-à-dire lors de la révision.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.791
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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 head0.036
GPT teacher head0.402
Teacher spread0.366 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designOther design
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
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueOpen MINDSame topicFrench Language Learning MethodsFrench-language works237,207