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Enregistrement W2136422396 · doi:10.7202/1016934ar

Les interventions des parents en lecture et l’autonomie des lecteurs débutants

2000· article· fr· W2136422396 sur OpenAlexaffvenue
Nathalie Aubry, Jocelyne Giasson, Lise Saint‐Laurent

Notice bibliographique

RevueNouveaux c hiers de la recherche en éducation · 2000
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif du projet est d’analyser les interventions de parents lorsqu’ils écoutent lire leur enfant en première année du primaire. Plus précisément, il s’agit de comparer les interventions de parents dont les enfants réussissent en lecture avec celles de parents qui ont un enfant en difficulté. Ce sont les interventions qui favorisent l’auto-correction par l’enfant qui font l’objet de notre étude. Quarante dyades parent/enfant (20 enfants forts en lecture et 20 enfants faibles) ont servi de sujets. Chaque dyade a été enregistrée pendant une séance de lecture de 30 minutes. Les résultats montrent que, lors d’une méprise, les parents d’enfants forts en lecture, comparativement aux parents d’enfants faibles, attendent plus souvent la fin d’une unité sémantique avant d’intervenir. Cependant, en ce qui a trait aux blocages, les interventions des parents des deux groupes ne sont pas significativement différentes. L’analyse révèle enfin qu’il existe une relation significative entre le nombre d’autocorrections fait par l’enfant et la nature des interventions des parents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,345
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,149 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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