Trois mesures du vocabulaire chez des élèves d’écoles françaises du Nouveau-Brunswick
Bibliographic record
Abstract
La mesure du vocabulaire des jeunes néo-brunswickois se heurte à la rareté des tests disposant de normes adaptées et de données psychométriques actuelles. Trois tests de vocabulaire se prêtant bien à une utilisation individuelle ou de groupe sont analysés dans la présente étude : le test de vocabulaire Binois-Pichot (1959), le sous-test vocabulaire du Test collectif d’intelligence générale (Lavoie et Laurendeau, 1960) et le test de vocabulaire Mill Hill (Deltour, 1993). Trois échantillons d’élèves de la quatrième à la huitième année d’écoles françaises du Nouveau-Brunswick ont été examinés à l’aide de l’un de ces trois tests de vocabulaire. Les qualités métrologiques ainsi que des données normatives préliminaires sont rapportées pour chacun des trois instruments.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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 teacher head, 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".