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Enregistrement W4380684434 · doi:10.53967/cje-rce.5733

Les pratiques familiales de littératie en milieux défavorisés : réunir les familles, la communauté et les livres

2023· article· fr· W4380684434 sur OpenAlexaffvenue
Julie Myre-Bisaillon, Juliette François-Sévigny

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Political Studies
Établissements canadiensCanadian Society for the Study of EducationCanadian Association for the Study of Adult EducationUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente les résultats de la recherche-action du programme Histoires de famille ayant été offert à 9 familles issues de milieux défavorisés pendant 12 semaines dans divers lieux communautaires (p. ex., bibliothèque municipale, musée, maison de la famille, etc.). Ce programme a pour but d’outiller les parents à faire des activités de littératie afin de favoriser le développement langagier des enfants. L’objectif de cette étude qualitative est d’explorer les pratiques en littératie de mères issues de milieux défavorisés participant au projet communautaire Histoires de famille, de même que l’évolution de leurs pratiques au cours du projet. Les résultats montrent que les mères ont apprécié l’approche utilisée dans le programme, ont intégré des activités de littératie dans leur quotidien et ont constaté plusieurs apprentissages qu’elles-mêmes et leurs enfants ont réalisés. Des changements ont également été observés dans la manière dont les mères offrent du soutien à leurs enfants dans la réalisation de tâches de littératie. Enfin, cette recherche révèle l’importance d’ouvrir les portes des organismes communautaires aux familles vulnérables en les invitant à vivre des activités de littératie pour favoriser la préparation scolaire.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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