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Enregistrement W3034155134 · doi:10.36315/2019v2end061

INTERACTIONS AND TEXT PRODUCTION: BENEFITS FOR BOYS AND GIRLS

2019· article· en· W3034155134 sur OpenAlexaff
Natalie Lavoie, Jessy Marin

Notice bibliographique

RevueEducation and new developments · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWriting and Handwriting Education
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPunctuationSpellingContext (archaeology)VocabularyNarrativePsychologyQuality (philosophy)SyntaxMathematics educationLinguisticsComputer scienceNatural language processingArtificial intelligenceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning to write is challenging for elementary school pupils, particularly boys, who show poorer writing performance than girls Offering pupils motivating and meaningful writing activities thus represents a significant challenge for teachers (Colognesi & Lucchini, 2018). Since boys generally enjoy interacting with their peers, why not take advantage of this interest and allow them to write in pairs? When this opportunity is given to them, what kinds of spoken exchanges occur between them? Do these exchanges differ from those of girls? And are the texts produced in pairs of better quality? To date, few studies have compared boys' interactions with those of girls or the impact of these interactions on the quality of the texts produced. The aim of this study was thus to 1) describe the content of the interactions of girls and boys in Grade 6 (11-12 years old) when producing texts in dyads and 2) compare the quality of the texts produced by these pupils according to the writing context (individually and in dyads). Thirty-three (33) dyads participated in this study (N = 66, 35 girls and 31 boys). The pupils planned, wrote and edited/corrected a story individually and then in dyads. Their writing performance (syntax, punctuation, vocabulary, narrative structure, lexical and grammatical spelling) and interactions (number, content) were evaluated and compared. The results are presented and discussed in light of the benefits of collaborative writing activities for boys and girls.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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