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Record W2178025997 · doi:10.7202/1097670ar

Analyse des interactions entre le parent faiblement scolarisé et son enfant lors de la lecture

2023· article· fr· W2178025997 on OpenAlexaffvenue
Jocelyne Giasson

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicParental Involvement in Education
Canadian institutionsUniversité LavalUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude s’intéresse aux stratégies d’intervention des parents faiblement scolarisés suite aux méprises et aux blocages de leur enfant de 1ère année pendant la lecture à voix haute, ainsi qu’au niveau d’étayage qu’ils démontent lors d’une telle activité. Un échantillon composé de 42 dyades parent-enfant ont participé à cette recherche. Des analyses effectuées à partir d’enregistrement vidéo dans lesquelles l’enfant fait la lecture à l’un de ses parents ont permis de faire des comparaisons entre trois groupes de parents selon leur niveau de scolarité. Les résultats suggèrent que les parents faiblement scolarisés ne se distinguent pas de façon significative des parents ayant terminé le secondaire ou des études professionnelles quant aux stratégies d’intervention et au niveau d’étayage. Toutefois, ils se distinguent des parents ayant entrepris ou complété des études collégiales ou universitaires. Face aux méprises et aux blocages de l’enfant, les parents faiblement scolarisés interviennent souvent en l’orientant vers le décodage alors que les parents ayant des études post-secondaires interviennent davantage en signalant l’erreur ou en reconnaissant le blocage. Par ailleurs, les parents faiblement scolarisés offrent à leur enfant un étayage de moindre qualité que les parents ayant un niveau d’étude post-secondaire. Les stratégies d’intervention des parents, de même que la qualité de l’étayage offert sont associées aux compétences en lecture de leur enfant.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.434
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.078
GPT teacher head0.438
Teacher spread0.360 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2023
Admission routes2
Has abstractyes

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