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Enregistrement W4414695825 · doi:10.26443/mje/rsem.v59i2.9996

L’évaluation des habiletés langagières d’enfants francophones d’âge préscolaire : comparaison de l’anecdote personnelle et de la conversation lors d’un jeu symbolique

2025· article· fr· W4414695825 sur OpenAlexaffvenueabout
Marianne Paul, Noémie Mercier, Stéphanie Girard, Stefano Rezzonico

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Education / Revue des sciences de l éducation de McGill · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnecdoteNarrativeContext (archaeology)ConversationIdentity (music)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le but de cet article est d’explorer le développement des habiletés langagières en comparant la performance lors d’une anecdote personnelle à celle de 25 énoncés en conversation lors d’un jeu symbolique. Des 28 enfants franco-québécois unilingues évalués à 3 ans, 19 ont également été évalués à 4 ans. La longueur moyenne des énoncés et la diversité lexicale des échantillons ont été calculées et le stade narratif de l’anecdote a été déterminé. Les résultats montrent un impact du contexte discursif sur les caractéristiques de l’échantillon. La longueur moyenne des énoncés est statistiquement plus élevée en narration à 3 ans seulement. Utiliser l’anecdote personnelle pour évaluer le langage d’enfants de 3 ans est envisageable, malgré une évolution très variable du stade narratif.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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