Analyse des interactions entre le parent faiblement scolarisé et son enfant lors de la lecture
Bibliographic record
Abstract
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 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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".