Anxiété langagière, communication médiée par les technologies et élicitation des clitiques objets du français L2
Bibliographic record
Abstract
La communication médiée par les technologies est perçue par plusieurs auteurs comme étant moins anxiogène et plus propice à une meilleure production langagière de la part des apprenants des L2 que dans un contexte de communication face à face. Cependant, d'autres sont d'avis qu'il n'existe aucune différence entre les deux modes de communication en ce qui a trait à la performance linguistique. Nous avons mené une expérience auprès d'un groupe d'apprenants du français langue seconde de niveau intermédiaire-avancé. Nous avons mesuré la performance linguistique de ces apprenants pendant la réalisation de deux types de tâches langagières : une face à face et l'autre médiée par Skype. Les participants ont également répondu à deux questionnaires : un questionnaire dont le but est de mesurer leur degré d'anxiété langagière et un autre pour sonder leur degré d'anxiété informatique. Les résultats de cette recherche démontrent que les apprenants sont plus performants dans un contexte de communication à distance et produisent plus de clitiques, mais que cela ne se produit que lorsque l'élicitation de ces unités est de nature actionnelle.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".