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Record W7130418264 · doi:10.7202/1122996ar

Trois activités pour le développement de la compréhension orale chez des personnes adultes immigrantes scolarisées et leur perception sur les activités

2025· article· fr· W7130418264 on OpenAlexvenueaboutno aff
Javier Bejarano

Bibliographic record

Venue˜La œRevue de l'AQEFLS/Revue de l'AQEFLS · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsOral cavityCultural environmentResearch methodology

Abstract

fetched live from OpenAlex

La compréhension orale est essentielle pour le développement d’une langue première (Zoghlami et Hilton, 2021) et d’une langue additionnelle (Wallace, 2020). Cependant, le développement de cette compétence a été peu exploré par la recherche en enseignement des langues (Vandergrift et Goh, 2012). En salle de classe, la compréhension orale est souvent axée sur l’évaluation de ce qui est compris par l’élève sans lui permettre de développer sa propre compréhension (Field, 2019). De plus, peu d’attention est accordée à l’enseignement explicite de stratégies d’écoute (Vandergrift, 2003). En nous inspirant des propositions de la recherche, cet article à visée pédagogique présente trois activités pour guider l’enseignement de la compréhension orale et la mise en place de stratégies d’écoute chez des adultes scolarisés suivant les cours de français offerts par le gouvernement du Québec. Un groupe d’apprenants (N=35) ont réalisé les activités proposées et nous ont donné leurs perceptions sur l’efficacité de ces dernières. Les résultats et les commentaires des apprenants sont également présentés dans cet article.

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)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.456
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.048
GPT teacher head0.329
Teacher spread0.282 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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