La compétence métaorthographique d'élèves dyslexiques francophones du primaire
Bibliographic record
Abstract
L’expertise en orthographe requiert le développement de plusieurs types de connaissances et la possibilité d’y recourir volontairement, que l’on nomme compétence métaorthographique. Comme les élèves dyslexiques (ÉD) éprouvent d’importantes difficultés en orthographe, les objectifs de ce travail sont 1) de dresser un portrait de la compétence métaorthographique de 30 ÉD québécois, 2) de la comparer à celle d’élèves de même âge (n=25) ainsi qu’à celle d’élèves plus jeunes de même compétence écrite (n=24) et 3) d’établir des liens entre cette compétence métaorthographique et la compétence orthographique. Pour ce faire, trois tâches étaient demandées aux participants : 1) repérer et 2) corriger des erreurs orthographiques, puis 3) expliciter les motifs des corrections apportées. Les résultats indiquent que les ÉD obtiennent des résultats inférieurs aux deux groupes contrôles et que la compétence orthographique est liée à la compétence métaorthographique.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".