Notice bibliographique
Résumé
L’article PEICA Canada 2022 – Analyse de nouvelles données pour le Québec fait état que : « Dans plusieurs juridictions, il existe un écart entre les filles et les garçons en matière de réussite scolaire. Ce phénomène, bien que les comparaisons internationales se butent à des structures scolaires différentes, est particulièrement bien ancré au Québec. » (Langlois, février 2025). Ayant consacré mon projet doctoral à mieux comprendre cet écart de réussite, la stagnation de la situation reste plus que préoccupante. Dans ma recherche portant sur le désengagement des garçons du secondaire envers les activités en lecture dans les classes de français langue seconde (FLS), la question du sentiment d’efficacité personnelle (SEP) a rapidement pris une place centrale au sein de cette recherche. Ayant eu l’occasion de sonder par questionnaire 146 élèves du secondaire (de 1 re à 3 e secondaire) afin de mesurer leur SEP en lecture et connaître les expériences vécues en lecture, j’ai pu par la suite animer trois groupes de discussion impliquant 14 garçons qui ont clairement mentionné leur désengagement envers la lecture dans les cours de FLS (10 des 14 participants) et permis d’identifier les pratiques d’enseignement de la lecture en FLS auxquelles ces élèves du secondaire ont le plus souvent été exposées et celles méritant d’être bonifiées (Bazinet, 2021).
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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».