Current use of contracted and uncontracted French braille in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
In the French braille code, becoming an efficient contracted braille user requires a considerable investment in time and effort. Students must learn 1217 abbreviations to allow time- and space-saving, but practitioners are questioning whether this investment is worthwhile. The purpose of this study was to examine the frequency of contracted braille use by adults and their perceptions about the importance of this code. A total of 23 Quebec braille users (aged 18–40 years) completed a telephone interview with quantitative questions about the frequency of their braille use, and their use of technologies as well as qualitative items regarding their perceptions of braille now and in the future, 12 of whom completed a brief braille reading test.In all, 85% of participants used uncontracted braille for reading, 59% used contracted braille, and 95% used text-to-speech. Contracted braille was used mostly for tasks that require continuous reading (e.g. novels). All except one recognized the need to learn uncontracted braille and 78% considered contracted braille useful. In all, 11 participants indicated that they “can read faster” with contracted braille, a finding that was not replicated by our reading test, whereby reading speeds were not statistically significantly different between the two conditions . The portrait that emerges from the current use of contracted French braille in Quebec indicates that it is not often used in the life of blind individuals. However, the faith of our participants in the relevance of the contracted code is still very strong. This may be explained by the fact that braille is part of their identity. The potential increase in reading speed with contracted braille may not justify the time, effort, and cognitive resources required to learn/teach this code in French. The educational challenge remains to find the proper balance between the uses of French braille versus other technologies such as text-to-speech.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».