MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2470125546

Illustrer des données d’entretiens sur cartes sémantiques pour examiner le développement du vocabulaire de jeunes enfants

2016· article· fr· W2470125546 sur OpenAlexaff
Catherine Turcotte, Anne Wagner

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2016
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesVocabularySociologyArtLinguisticsPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé L’évaluation du vocabulaire auprès de jeunes enfants est un défi puisque peu d’instruments tiennent compte des processus d’apprentissage du vocabulaire. S’appuyant sur les connaissances relatives au développement des champs lexicaux, cet article propose d’organiser et de présenter, sous forme de cartes sémantiques, des données recueillies à partir d’entretiens. Afin de présenter la contribution d’une telle démarche, deux de ces cartes sont exposées, illustrant le vocabulaire expressif de deux enfants de 4 et 6 ans interrogés à trois reprises, avant et après une activité portant sur les quatre saisons. Les avantages et les limites de cette démarche sont décrits et discutés, puisque cet article a comme visée de contribuer à la création de nouveaux instruments et de nouvelles méthodes, complémentaires aux instruments déjà existants afin d’évaluer le vocabulaire de jeunes enfants. Abstract The evaluation of young children’s vocabulary is a challenge because few instruments reflect the vocabulary learning process. Based on knowledge about the development of lexical fields, this article proposes to organize and present data collected from interviews with the help of semantic maps. In order to describe the contribution of such an approach, two of these semantic maps are exposed, showing the expressive vocabulary of two children of 4 and 6 years of age before and after a learning activity on the four seasons. The advantages and limits of this approach are described and discussed, since this article intends to contribute to the creation of new instruments and new methods, complementary to existing instruments assessing the vocabulary of young children.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,244
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)→Même sujetReading and Literacy Development→Travaux en français237 207→