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Record W3045963708 · doi:10.3138/cmlr-2019-0018

Factors Predicting Low-Intermediate French Learners’ Vocabulary Use in Speaking Tasks

2020· article· fr· W3045963708 on OpenAlexvenueno aff
Ann‐Sophie Noreillie, Piet Desmet, Elke Peters

Bibliographic record

VenueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicSecond Language Acquisition and Learning
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les auteurs explorent la production orale en français d’apprenants natifs et non natifs dans deux dialogues. L’étude vise plus précisément trois objectifs. Premièrement, celui d’étudier la relation entre la taille du vocabulaire réceptif et productif d’apprenants de français, d’une part, et le vocabulaire utilisé dans deux dialogues, d’autre part. Deuxièmement, les auteurs veulent comparer le vocabulaire produit (c’est-à-dire, le nombre de mots utilisés, le profil lexical de fréquence et la diversité lexicale mesurée à l’aide de D et HD-D) par des locuteurs non natifs avec celui de locuteurs natifs. Troisièmement, les auteurs veulent déterminer lesquelles des mesures mentionnées ci-dessus permettent de prédire l’évaluation holistique des connaissances lexicales d’apprenants de français par des experts. Cinquante apprenants de français de 17 ans ont rempli un test de vocabulaire réceptif et productif et ont participé à deux dialogues. Vingt-sept francophones du même âge ont produit les mêmes dialogues. Les résultats indiquent qu’il existe une corrélation positive et modérée entre le vocabulaire réceptif et les scores holistiques, mais pas entre le vocabulaire productif et les scores holistiques. Qui plus est, lorsqu’ils s’expriment, les locuteurs natifs produisent plus de mots et moins de mots à usage fréquent. La diversité lexicale de leur production est également plus élevée que celle des apprenants de français. Enfin, il semble qu’une combinaison de la diversité lexicale (HD-D) et du nombre de types utilisés par les locuteurs ainsi que la fréquence de ces mots expliquent une grande partie de la variance dans les scores holistiques. Les résultats de la présente étude jettent un nouvel éclairage sur le rôle de l’emploi du vocabulaire dans la production orale de locuteurs natifs et non natifs dans une langue autre que l’anglais, à savoir le français, et pour une population autre que des étudiants universitaires, c’est-à-dire des apprenants pré-intermédiaires.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.041
Threshold uncertainty score0.081

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.037
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.236 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations11
Published2020
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