Développement de la compétence linguistique permettant l’accord du verbe en nombre à l’écrit chez des élèves de l’élémentaire en contexte minoritaire
Bibliographic record
Abstract
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 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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".