This is a study of vocabulary size that examines the numbers of French words that students on different university levels know. It also compares how the vocabulary size differs depending on the students’ levels of acquisition. The method we use is the Vocabulary Size Test “TTV”, (Test de la Taille du Vocabulaire) that measures the number of French words on different levels of frequency, where the maximum number of words to obtain is 10 000. We have created two groups on different levels of acquisition at the University of Stockholm: group 1 consists of first semester students, and group 2 of a mixture of students from third and fourth semester of French. In the results, we can see that group 2 has obtained a significantly higher number of words on the test than group 1, namely 8 224 verses 6 831. Further we have found that not all students follow the predicted pattern when it comes to word frequency, which predicts that the largest amount of words is to be found in the highest frequency word span. We discuss advantages and inconveniences of different vocabulary size tests, and explain the importance of word frequency in this type of study.

Cette thèse traite de l'effet de la fréquence des mots en rappel sériel immédiat (RSI) et différé (RSD). L'un des objectifs de cette thèse est de vérifier si l'absence d'un effet de fréquence en listes mixtes (contenant simultanément des mots rares et fréquents) est due à l'utilisation de stratégies conscientes d'encodage de la part du participant. Les résultats montrent que l'absence de l'effet de fréquence est également observée lors de l'utilisation d'une tâche de rappel incident, réfutant ainsi l'hypothèse des stratégies d'encodage. Un second objectif est de vérifier si le paradoxe des listes mixtes est présent aussi bien en RSI qu'en RSD. Les résultats obtenus montrent une très grande similitude entre ces deux paradigmes. Par ailleurs, aucune des hypothèses explicatives vérifiées ne peut rendre compte des résultats obtenus. Une hypothèse reposant sur un système d'encodage à capacité limitée où la familiarité est calculée à l'encodage est mise de l'avant.

Cette étude s’intéresse à l’effet de la fréquence sur le rappel sériel immédiat (RSI) et sur le rappel sériel différé (RSD). Au plan méthodologique, l’objectif est de déterminer si les patrons de résultats obtenus pour le rappel des items et de l’ordre de ces items sont similaires dans les deux paradigmes. Au plan théorique, le but est de tester les prédictions effectuées par deux études, soit celles de Poirier et Saint-Aubin (1996) en RSI et DeLosh et McDaniel (1996) en RSD. Vingt-quatre sujets effectuent une étude comportant à la fois du rappel immédiat et différé, où la fréquence des mots entre les listes est manipulée (haute et basse fréquence). Tel que prédit, les résultats démontrent que les items fréquents sont mieux rappelés dans les deux types de délais et que la fréquence n’a pas d’incidence sur le rappel de l'ordre en RSI. Toutefois, l’hypothèse de départ selon laquelle les mots fréquents étaient favorisés pour le rappel de l’ordre en différé n’a pas été confirmée, remettant ainsi en question la nécessité d’une distinction théorique entre le RSI et le RSD pour expliquer l’effet de la fréquence.

Dans ce mémoire, l'objectif est de prédire les compétences émergentes en utilisant l'information contenue dans les offres d'emploi. Nous combinons le Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) et l'analyse de texte pour prédire les compétences émergentes. Pour y arriver, nous utilisons la description d'offres d'emploi dans le domaine des animateurs pour le cinéma et l'année de publication des offres. Les offres d'emploi utilisées s'étendent de 2014 à 2021 et proviennent d'un site spécialisé dans le domaine pour les régions de Québec et de Montréal. L'algorithme est en mesure de prédire les compétences émergentes et les compétences moins fréquemment demandées par les employeurs. Nous obtenons respectivement le logiciel Maya et le logicel Nuke comme compétence émergente et compétence de moins en moins demandée par les employeurs.