Le processus de révision et l'écriture informatisée – Description des utilisations du traitement de texte par des élèves du secondaire au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les TIC modifient substantiellement l'acte scriptural : en influençant les processus cognitifs chez les scripteurs, elles libèrent des ressources cognitives (Daiute, 1983 ; Jonassen, 1999). Pourtant, malgré cette influence, les scripteurs informatisés se contentent souvent d'apporter des modifications de surface à leurs textes (Faigley & Witte, 1981 ; Figueredo & Varnhagen, 2006). Nous avons donc voulu décrire comment les TIC interviennent réellement dans le processus cognitif de révision. Pour y parvenir, nous avons procédé selon une approche qualitative, fondée sur l'observation de scripteurs informatisés (N = 11). Nous avons analysé le type d'interaction qu'ils entretiennent avec le correcteur d'orthographe ; de plus, nous avons analysé les verbalisations concurrentes à la tâche ainsi qu'une série d'entrevues de groupe. De façon générale, nous avons constaté une utilisation somme toute limitée des outils informatiques, que les scripteurs n'arrivent pas à exploiter pleinement. Le manque d'habiletés au clavier et au traitement de texte pourrait constituer une entrave à une utilisation plus rentable des TIC.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".