L’apport de la traduction dans un cours de composition avancée de niveau universitaire
Bibliographic record
Abstract
Si la traduction a longtemps occupé une place centrale dans l’enseignement des langues, elle est tombée en désuétude au XXème siècle lorsque d’autres méthodes pédagogiques furent introduites et souffre désormais d’une « mauvaise réputation ». Toutefois, depuis le XXIème siècle, de nombreuses recherches ont reconsidéré l’utilité de la traduction dans les cours de langue. Il en ressort que la traduction fait partie des stratégies d’apprentissage auxquelles les apprenants recourent fréquemment lors de l’apprentissage d’une L2 (Naiman, 1996). Dans cette étude exploratoire descriptive, il a été question d’introduire la traduction dans un cours de composition écrite avancée en français au niveau universitaire (niveau B2/C1 du CECRL) à travers une activité appelée ici « double traduction » afin d’étudier son apport possible au niveau de la précision lexicale et syntaxique. Nous nous sommes également intéressés aux perceptions des apprenants quant à l’utilité de la L1 pour améliorer leur style à l’écrit en L2.
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 | 0.007 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".