Bibliographic record
Abstract
Appareil de table conçu en premier lieu pour l’étudiant, mais utile aussi à l’enseignant, la calculatrice auto-correctrice Classmate 88 est préparée pour exécuter trois fonctions. En plus de calculer à l’aide des quatre opérations de base comme toute bonne calculatrice, la Classmate 88 peut fournir, sur commande et ce par choix au hasard, des problèmes et les corriger un à un, ou fournir une série de problèmes avec ou sans réponse, au gré de son utilisateur. Au cours de l’année académique 1976-77 une étude exploratoire a été menée dans quatre classes du second cycle du primaire de la Commission Scolaire de Sainte-Foy, en vue de déterminer les utilités de cet appareil dans la classe même. Puis une expérience a été réalisée en 1977-78, dans huit classes du second cycle du primaire de la Commission Scolaire de Sainte-Foy. Le but de cette expérience était d’évaluer les gains d’apprentissage des utilisateurs de la Classmate 88 dans les domaines suivants de techniques opératoires : addition, soustraction, multiplication, division, fractions et décimaux. Il sera fait rapport dans cet article, des résultats de ces deux expériences.
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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
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".