Conception et réalisation de logiciels : vers une plus grande intégration des connaissances de la langue
Bibliographic record
Abstract
La souplesse d’adaptation et la puissance de calcul symbolique du micro-ordinateur permettent, d’une part, de créer une véritable interaction avec l’enfant et, d’autre part, de favoriser des activités amenant l’enfant à manipuler la langue et à réfléchir sur son fonctionnement. Ce sont ces deux caractéristiques du micro-ordinateur que nous avons essayé d’exploiter en réalisant des logiciels de français dont le but est d’amener l’enfant à une meilleure maîtrise de la langue écrite. L’un des logiciels porte sur les relatives complexes et a pour objectif de susciter chez l’enfant une réflexion explicite sur le fonctionnement de ces relatives; l’autre génère des phrases avec une erreur morphologique, syntaxique ou sémantique et analyse des phrases contenant des erreurs de même type.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".