Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une étude pilote sur l’impact des jeux comme outils d’intervention (méta)cognitive. Deux études de cas avec des adolescents ayant une déficience intellectuelle modérée à sévère sont présentées. L’entraînement (jeux et tâches de transfert) vise des processus (méta)cognitifs et des stratégies de résolution. L’analyse s’appuie, d’une part, sur les résultats provenant de différents instruments évaluant l’induction, l’attention, la structuration visuelle et des compétences scolaires. D’autre part, elle est basée sur des données procédurales obtenues durant les séances d’entraînement et de test, ainsi qu’en classe. Les élèves ont progressé au niveau procédural et au niveau de la performance. Ils ont maintenu leurs progrès huit semaines après l’entraînement et un des deux élèves a transféré les apprentissages en classe. Ces résultats permettent une première validation des jeux en tant qu’outils d’intervention (méta)cognitive.
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 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 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".