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Enregistrement W7128422801 · doi:10.17118/11143/23961

Les compétences en lecture et en écriture des élèves présentant des difficultés d'apprentissage dans le contexte de l'enseignement intensif de l'anglais

2025· article· W7128422801 sur OpenAlexaboutno aff
Véronique Parent, Olivier Dezutter, Sunny Man Chu Lau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Occupational trainingResearch methodologyEthnography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le contexte d’enseignement intensif de l’anglais (EIALS) qui permet aux élèves de 6e année des écoles francophones du Québec de consacrer plus de temps à l’apprentissage de l’anglais comme langue seconde en travaillant de manière plus intensive leurs autres matières se présente, par définition, comme un dispositif institutionnel différent du dispositif dit ordinaire. Conséquemment, différentes questions se posent quant à l’impact de ce dispositif, notamment chez les élèves aux prises avec des difficultés d’apprentissage. Trente-quatre élèves avec des difficultés d’apprentissage ont pris part à l’étude (parmi 187 élèves de 6e année évoluant dans un contexte d’EIALS). Ils ont été rencontrés à quatre reprises au cours de leur 6e année et de leur première secondaire. L’on s’intéresse aux performances de ces élèves et à leur évolution à des tâches formelles de lecture et d’écriture en français et en anglais, en plus de leur rapport à l’écrit. Globalement, les résultats montrent des performances inférieures aux élèves réguliers, mais qui ne sont pas influencées directement par l’EIALS. Ces élèves ont généralement une perception positive de la lecture et de l’écriture, et ce, dans des contextes variés. Les résultats sont discutés en fonction des données actuelles sur l’EIALS et du cadre conceptuel propre au rapport à l’écrit.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,339 · 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'admission1
Résumé présentoui

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