Dispositifs didactiques en littératie universitaire : le cas du Centre d’aide en français écrit à l’Université du Québec en Outaouais
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente la problématique de la littératie universitaire et recense les approches en pédagogie universitaire mises en place dans un CAFÉ (Centre d’Aide en Français Écrit), en s’appuyant sur le cas du CAFÉ de l’Université du Québec en Outaouais (UQO). Après avoir dressé le portrait des mesures de remédiation en littératie universitaire mises en place à l’UQO et observé leurs effets sur l’augmentation du taux de réussite à une épreuve de certification nationale en français écrit, nous concluons qu’une analyse plus approfondie doit être réalisée. Les étudiants fréquentant le CAFÉ semblent avoir amélioré leur compétence langagière, mais au-delà du fait de réussir un test, nous ne connaissons pas l’évolution de leur rapport à l’écrit dans un contexte particulier de remédiation. Cet aspect de la recherche en littératie universitaire est non négligeable et fera l’objet de travaux inscrits en continuité de cette modeste contribution qui ouvre la voie à un chantier encore peu exploré.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".