La révision de texte : une comparaison entre réviseurs débutants et expérimentés
Bibliographic record
Abstract
Une comparaison de révisions effectuées par des sujets débutants en révision de textes (35 élèves de cinquième secondaire) et des sujets expérimentés (huit enseignants en français) est réalisée à l'aide de quatre textes narratifs hétérographes comprenant des problèmes de trois niveaux de profondeur inspirés du modèle de Faigley et Witte (1981). Les résultats obtenus grâce à cette méthodologie montrent que la révision des débutants se distingue de celle des expérimentés non seulement en ce qui a trait au nombre de corrections effectuées et à l'influence du degré de difficulté des problèmes sur le taux de correction, mais qu'elle se distingue aussi par des différences relatives à l'adéquation du niveau des corrections à celui des problèmes ainsi qu'aux opérations employées pour chacun de ces niveaux.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".