Décours des traitements de l’accord sujet-verbe lors de la production écrite de phrases sous dictée chez des élèves de terminale de langue française
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est d’analyser dans quelle mesure, et selon quelles conditions, la procédure de résolution d’un accord sujet-verbe s’engage en amont de la production du verbe, possiblement dès le début de l’écriture de la phrase. Pour ce faire, il a été demandé à 27 élèves de terminale de produire sous dictée, avec ou sans tâche ajoutée, des phrases de type N1 de N2 V, variant en nombre de N1 et congruence du nombre entre N1 et N2. L’analyse des durées d’écriture des constituants de la phrase, et des fixations oculaires sur les syntagmes nominaux lors de l’écriture du verbe, montre, d’une part, que les élèves activent par défaut la procédure du pluriel et, d’autre part, que l’accord est calculé dès le début de l’écriture de la phrase ; son ajustement possible au cours de la production contribuant alors à faire varier les durées de production des syntagmes et des fixations oculaires sur les syntagmes. Ces résultats sont discutés au regard de la mise en oeuvre de la supervision orthographique au cours de la production.
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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".