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Record W2796415502 · doi:10.20381/ruor-12090

L'intégration de la variation sociolinguistique en français langue seconde: Une étude de documents pédagogiques

2007· dissertation· fr· W2796415502 on OpenAlexaboutno aff
Marie-France Gervais

Bibliographic record

VenueuO Research (University of Ottawa) · 2007
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présente thèse s'inscrit dans un courant interdisciplinaire de recherche en langue seconde qui utilise les techniques et connaissances de la sociolinguistique variationniste, afin de tirer des conclusions quant à l'inclusion de la variation sociolinguistique dans les documents pédagogiques (DP) de français langue seconde (FLS). Des études telles que Mougeon, Nadasdi et Rehner (2002) montrent que les apprenants éprouvent des difficultés à acquérir la compétence sociolinguistique qui leur permet d'adapter leur langue au contexte socioculturel. Cette thèse s'interroge sur le rôle potentiel des DP et cherche à répondre à la question suivante: "dans quelle mesure les DP de FLS utilisés en contexte communicatif incluent-ils la variation sociolinguistique?". Une analyse systématique de quatre variables (le futur, la négation, les auxiliaires et les phrases hypothétiques) dans un corpus de 38 DP utilisés dans les classes de FLS de la 9eme à la 12eme dans la région d'Ottawa, permet de conclure que la variation sociolinguistique est généralement ignorée ou mal représentée. En effet, les variantes vernaculaires sont incluses en quantité insuffisante et les variantes standard, en quantité excessive. De plus, très peu de commentaires ou explications soulignent la variation sociolinguistique et lorsque de tels mentions explicites sont présentés, elles vont à l'encontre de ce que l'on observe dans la langue des locuteurs natifs. Les résultats montrent donc que les DP sont en effet une cause possible sinon probable des difficultés encourues par les apprenants de FLS.

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)0.018
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.744
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0180.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.027
GPT teacher head0.408
Teacher spread0.381 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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
Published2007
Admission routes1
Has abstractyes

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