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Record W7104452774 · doi:10.71781/13725

Développement de la production spontanée des constructions syntaxiques complexes chez les enfants de 3 à 6 ans : analyse de corpus

2023· dissertation· fr· W7104452774 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicLanguage Development and Disorders
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSyntactic structureSyntaxOrder (exchange)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Un nombre réduit, mais croissant de recherches étudie le développement de la complexité syntaxique pour l’anglais et le français européen, mais à notre connaissance aucune ne s’est intéressée au français québécois. Ce projet a donc pour ambition d’analyser la production de constructions complexes chez des enfants franco-québécois âgés de 3 à 6 ans, à partir d’un corpus composé de 30 échantillons de langage spontané répartis en trois groupes d’âge de 3-4 ans, 4-5 ans et 5-6 ans. Les échantillons ont été recueillis pendant que chaque enfant s’amusait avec des jouets standards. Des enregistrements audio-visuels ont été effectués pendant l’activité et ensuite transcrits sous forme de corpus écrits. Enfin, le logiciel SALT a été utilisé pour coder les transcriptions. La présente étude se veut développementale, dans le sens qu’elle cherche à généraliser le processus de développement des complexités syntaxique en fonction de l’âge. Les constructions complexes considérées s’appuient sur la liste revisitée des introducteurs de complexité de Lentin (1998). À des fins d’analyse, elles ont été réparties en quatre catégories syntaxiques : les complétives, les coordonnées, les circonstancielles, et les relatives. Une analyse descriptive des constructions complexes basée sur des pourcentages a d’abord été effectuée suivie d’analyses statistiques pour vérifier la significativité des évolutions observées. Les principales conclusions de cette étude se résument comme suit. La proportion de constructions complexes est invariante entre 3 et 6 ans, laissant croire que le développement de la complexité syntaxique s’effectue au-delà de l’âge de 6 ans. Néanmoins, comme pour l’anglais, les complétives sont les constructions les plus fréquentes dans le langage de l’enfant et ce, pour chaque groupe d’âge. Viennent ensuite les coordonnées, les circonstancielles et enfin les relatives. L’ordre de développement suit ainsi l’ordre d’émergence des constructions complexes. À l’intérieur des quatre catégories syntaxiques, certains sous-types de constructions apparaissent plus fréquemment que d’autres. Dans les complétives, ce sont les infinitives prépositionnelles et les complétives introduites par la conjonction « que ». Dans les circonstancielles, ce sont les propositions introduites par « parce que » qui sont les plus utilisés, dans les coordonnées, ce sont les juxtapositions de propositions et enfin dans les relatives, les relatives sujet en « qui ». Une analyse plus détaillée du développement des sous-types de constructions complexes révèle une augmentation significative des circonstancielles exprimant la conséquence à partir de 4 ans et du discours indirect à partir de 5 ans. Toutefois, une diminution significative de l’interrogative indirecte a été relevée à partir de 5 ans. Des différences individuelles substantielles ont été observées entre les enfants d’un même groupe d’âge, en particulier dans le groupe de 4-5 ans. Les résultats obtenus mériteraient d’être vérifiés sur un corpus plus large et plus homogène afin de dégager des généralisations sur le processus de développement de la complexité syntaxique. Autre que l’âge, d’autres facteurs, tel que les facteurs cognitifs (comme la capacité de l’enfant à traiter l’information, la mémoire de travail) et les facteurs environnementaux (comme le type de discours, le langage adressé à l’enfant) seraient à considérer dans des travaux futurs.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.061
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0070.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.246
Teacher spread0.234 · 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 teacher head, not a consensus.

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".

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Published2023
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