Perception positive de la variation géographique du français dans le contexte de l’enseignement du FLE
Bibliographic record
Abstract
Malgré quelques rares initiatives ponctuelles (méthode « Cosmopolite » de Hirschsprung et Tricot [2017], par exemple), le constat général reste le même : en termes de représentation de la variation diatopique, les manuels de Français Langue Étrangère (FLE) véhiculent une norme artificielle exclusivement parisianocentrée. Pour vérifier si le frein principal à l’introduction de la variation diatopique dans les méthodes de langue vient du rejet des accents régionaux du français par les professeurs de FLE, nous avons procédé à un sondage perceptuel d’acceptation à visée didactique auprès de ce public. Nous avons proposé à des enseignants et des enseignantes de FLE des enregistrements audio avec une prononciation régionalement marquée (des stimuli préenregistrés par des locuteurs francophones de régions françaises (Grand Est et Nouvelle-Aquitaine, Guadeloupe et La Réunion) et de pays francophones (Algérie, Canada, Cameroun, Mauritanie et Suisse). Les résultats montrent une meilleure acceptation de ce type d’extrait dans les manuels, que celle qu’on aurait pu prévoir ; les commentaires justifiant l’acceptation de la variation diatopique par les enseignants de FLE constituent l’objet principal de cet article.
Stored with the screening record, where it is evidence for the labels above.
How this classification was reachedexpand
The three-model screen
all 5,600 screened works →All three models called this out of scope.
Perceptual survey of FLE teachers on regional French accents; the object is language pedagogy.
The article studies teachers' perceptions of regional French variation for language teaching, not research itself.
Survey of FLE teachers’ acceptance of geographic French variation; language pedagogy, not research practice.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".