Le profil motivationnel d’étudiants de collèges et d’universités au regard du français écrit
Bibliographic record
Abstract
Cette étude traite du profil motivationnel des étudiants de collèges et d'universités au regard du français écrit. Cent quarante-six sujets ont répondu à des énoncés qui ont porté sur leurs perceptions des causes de leurs succès et de leurs échecs dans la réalisation de tâches de français écrit, sur la valeur qu'ils portent à ces tâches et sur la perception qu'ils ont de leur compétence à les accomplir. Les résultats démontrent que les étudiants faibles de l'échantillon ont tendance à attribuer principalement leurs échecs en écriture à leur manque de connaissances et d'attention, et leurs succès, à l'effort qu'ils y ont consacré. Sur le plan de la perception de leur compétence, ils s'accordent une compétence moyenne à accomplir les différentes tâches en français écrit. Rédiger un texte pour un examen de français et faire un plan sont les tâches à l'égard desquelles ils se perçoivent le plus compétents et corriger leur propre texte, celle où ils se perçoivent le moins souvent compétents. Toutefois, corriger leur propre texte s'avère la tâche qu'ils valorisent le plus, alors que faire un plan est celle qu'ils valorisent le moins.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".