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Record W2901222933 · doi:10.7202/1057964ar

Développement de la compétence linguistique permettant l’accord du verbe en nombre à l’écrit chez des élèves de l’élémentaire en contexte minoritaire

2019· article· fr· W2901222933 on OpenAlexaffvenueabout
Joël Thibeault, Carole Fleuret, Pascale Lefrançois

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Applied Linguistics · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsUniversité de MontréalCanadian Linguistic AssociationUniversity of ReginaUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présente recherche explore le développement de la compétence linguistique qui permet l’accord du verbe en nombre à l’écrit chez huit élèves scolarisés en français dans le sud-ouest de l’Ontario, un milieu francophone minoritaire. Grâce à une conceptualisation qui unit les travaux de chercheurs en langues première et seconde, et à l’analyse des données issues d’une activité de complètement et de productions écrites, nous avons fait émerger trois profils développementaux : le premier groupe de scripteurs fait montre d’une compétence opérationnelle en début d’étude, celle-ci demeurant relativement stable au gré des 13 mois de la recherche. Le deuxième groupe peine à orthographier la marque prototypique de la pluralité verbale au commencement de l’étude et exerce, du début à la fin, un contrôle orthographique lacunaire pour ce qui est de l’objet linguistique retenu. Le dernier groupe, analogue au regroupement précédent en début d’étude, présente un développement rapide au cours de la recherche. Nous discutons les résultats en fonction des recherches menées en langues première et seconde, et mettons l’accent sur les spécificités qui sous-tendent l’apprentissage du français écrit en situation de minorité linguistique.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.845
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.013
GPT teacher head0.300
Teacher spread0.288 · 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 designNot applicable
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

Citations1
Published2019
Admission routes3
Has abstractyes

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