L’écriture abrégée dans la prise de notes d’étudiant·e·s postsecondaires au début du 21<sup>e</sup> siècle : comparaison d’échantillons de notes manuscrites et dactylographiées
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In an academic context, abbreviations allow students to compensate for the difference between talking speed and writing speed (handwritten or typed) while taking notes. The difference between talking speed and writing speed (handwritten or typed) suggests that handwritten notetaking may require more abbreviation strategies to compensate for its slower speed. Objectives: This study aims to compare the use of abbreviated writing in typed and handwritten notes, and to analyze the frequency of different types of abbreviations in these two notetaking modes. The main hypothesis is based on the idea that handwritten notes have a higher rate of abbreviations than typed notes because of the greater time constraint. Method: The corpus is composed of twenty-two samples of post-secondary lecture notes in French, of which eleven are handwritten and eleven are typed. Four types of abbreviations were analyzed: logograms, siglas/acronyms, aphereses/apocopes, and syncopations. Welch’s t-tests were used with and without outliers to determine the significance in differences in abbreviation frequency according to the notetaking mode. Results: Statistical tests indicate a significant difference between both notetaking modes for total abbreviation frequency (p=0.043, d=0.97 with outliers, d=1.15 without outliers). Excluding outliers reduces the mean deviation of abbreviations but reinforces the significance of the difference. T‑tests show that aphereses/apocopes are used significantly more frequently in handwritten notes (p=0.019, d=1.25), while the respective frequencies of syncopations and logograms approach significance (p=0.056 and p=0.061). Conclusions: Handwritten notes show a higher proportion of abbreviations than typed notes, probably due to a more marked time constraint. The results also confirm strong inter-individual variability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».