SATO-CALIBRAGE : présentation d’un outil d’assistance au choix et à la rédaction de textes pour l’enseignement
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années, un projet conjoint mené par l’Université du Québec à Montréal et le ministère de l’Éducation porte sur le développement d’un indice de lisibilité des textes, appelé SATO-CALIBRAGE. Des préoccupations de choix et de rédaction de textes en contexte scolaire ont été à l’origine du projet. Dans cet article, de nature descriptive, on présente l’application SATO-CALIBRAGE et on explique la méthodologie qui a été adoptée en exposant les dispositifs linguistique et mathématique qui ont été mis en place. L’indice lui-même et la façon de le calculer sont aussi présentés. En outre, quelques exemples d’utilisations en didactique, en évaluation et en rédaction sont fournis afin d’aider à comprendre les contextes d’utilisation éventuels.
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.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it