Production d’autoreformulations autoamorcées par des apprenants adultes du français et capacité de mémoire de travail
Bibliographic record
Abstract
L’étude rapportée dans cet article avait pour objectif d’examiner la relation entre les autoreformulations autoamorcées, soit les révisions que les locuteurs amorcent et exécutent sur leur propre discours (Salonen et Laakso, 2009, p. 859) et la mémoire de travail, définie comme étant un système à capacité limitée responsable de l’emmagasinage temporaire et de la manipulation de l’information (Baddeley, 2012). Bien que quelques études aient examiné la relation entre les autoreformulations autoamorcées et la mémoire de travail, les résultats obtenus présentent des divergences que des différences d’ordre méthodologique permettent d’expliquer. Nous avons donc voulu jeter un éclairage nouveau sur la relation entre ces deux variables en observant les autoreformulations autoamorcées à l’aide d’une tâche de narration à partir d’images et en ayant recours à une tâche numérique complexe afin de mesurer la mémoire de travail. Trente adultes locuteurs non natifs du français ont participé à l’étude. Les résultats obtenus des analyses factorielles en composantes principales montrent une relation différenciée selon le type d’autoreformulations autoamorcées produit.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".