SATO-CALIBRAGE : présentation d’un outil d’assistance au choix et à la rédaction de textes pour l’enseignement
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.
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 | 0.006 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.006 |
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".