Notice bibliographique
Résumé
Chères lectrices et lecteurs de la Revue canadienne de l'éducation (RCÉ), Avec l'été et son rythme de travail moins soutenu, nous vous proposons un numéro entièrement en français, dans lequel vous pourrez lire dix articles portant sur différents contextes et facteurs du domaine de l'éducation, organisés en ordre d'enseignement.Les deux premiers articles de ce numéro traitent de l'émergence de l'écrit au préscolaire.D'abord, Krasimira Marinova et Christian Dumais ont mesuré les effets d'un modèle d'enseignement par situations d'apprentissage issues du jeu de type « faire semblant » sur les habiletés et connaissances soutenant l'émergence de l'écrit chez des élèves de maternelle.Dans le cadre d'une recherche quasi expérimentale et grâce à un échantillon important d'élèves participants (n = 363), les auteurs mettent en évidence l'avantage du jeu par rapport à un enseignement direct, relevant d'une approche « scolarisante », particulièrement pour le développement d'éléments en lien avec les fonctions informative, interpersonnelle et imaginative de la lecture et de l'écriture.Hélène Beaudry et Annie Charron, pour leur part, se sont penchées sur des facteurs d'ordres physique et interactif de l'environnement de classes de maternelle favorisant l'émergence de l'écrit.Pour ce faire, elles ont d'abord identifié six classes dont l'environnement avait été jugé de bonne qualité parmi 30 classes observées.Ces six
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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,344 | 0,175 |
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 ».