La mémoire à court terme et le vocabulaire comme prédicteurs des performances en décodage et en compréhension de la lecture : une analyse longitudinale chez les enfants innus
Notice bibliographique
Résumé
Les enfants des communautés autochtones du Canada présentent des lacunes par rapport aux moyennes québécoise et canadienne sur le plan de la lecture (CMEC, 2008). Or la maîtrise de la langue écrite est garante de la réussite à l'école et de l'intégration sociale et professionnelle (Hemphill et Tivnan, 2008). La lecture, traditionnellement représentée comme l'interaction entre le décodage et la compréhension (Gough et Tunmer, 1986), s'appuie sur plusieurs habiletés psycholinguistiques, parmi lesquelles la mémoire à court terme (Alloway et Gathercole, 2005) et le vocabulaire (Lervag et Aukrust, 2010). À l'aide de données longitudinales récoltées à quatre moments successifs auprès d'enfants innus (n=75), notre étude cherche à modéliser et à évaluer le rôle prédictif que jouent ces habiletés dans les performances ultérieures en décodage et en compréhension. Les participants ont passé trois épreuves de vocabulaire (d'expression et de réception) et quatre épreuves associées à la mémoire à court terme (répétition de mots rares, de chiffres, de phrases et de rythmes). D'une part, ce travail permet de comprendre, à l'aide d'analyses en composantes principales, comment les différentes épreuves construisent deux habiletés latentes homogènes qui correspondent au vocabulaire et à la mémoire à court terme. D'autre part, les analyses de régression permettent d'évaluer la contribution de ces habiletés, soit la mémoire à court terme et le vocabulaire, aux performances en lecture. La capacité différenciée de chacune des épreuves à prédire les performances ultérieures en lecture est aussi évaluée. Les résultats illustrent la relation étroite qu'entretiennent le vocabulaire et la compréhension en lecture chez les jeunes Innus. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : mémoire à court terme, vocabulaire, compréhension en lecture, décodage, habileté cognitive, habileté langagière, enfants d'une communauté innue.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».