Rétroaction corrective en français langue seconde et engagement des adolescents immigrants : une étude de cas multiples
Bibliographic record
Abstract
L’efficacité de la rétroaction corrective (RC) a suscité un intérêt croissant dans l’enseignement de l’écriture en langue seconde. Bien que les résultats des études empiriques soient parfois contradictoires, il est reconnu que divers facteurs individuels et contextuels influencent l’engagement des apprenants envers la RC (Han et Hyland, 2015 ; Zhang et Hyland, 2018 ; Zheng et Yu, 2018). Utilisant une perspective écologique (Bronfenbrenner, 1979 ; Lira-Gonzales et Valeo, 2023 ; Van Lier, 1997), la présente étude de cas multiples examine comment les facteurs individuels et contextuels ont influencé l’engagement d’un groupe d’adolescents immigrants non francophones dans un programme d’intégration linguistique, scolaire et sociale (ILSS) au Québec. Les participants étaient cinq adolescents âgés de 14 à 16 ans, qui étaient nouvellement arrivés et inscrits dans une classe d’accueil au niveau débutant. Les données ont été collectées sur une période de six semaines, incluant des textes rédigés par les apprenants et des entretiens semi-structurés. Les résultats mettent en lumière l’interconnexion et la complexité des facteurs individuels et contextuels qui influencent l’engagement des apprenants envers la rétroaction corrective, soulignant l’importance de ces éléments dans le processus d’apprentissage.
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 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".