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Record W2800441929 · doi:10.7202/1079024ar

Copie de mots, connaissance des lettres et conscience phonémique : une étude longitudinale chez des enfants de 5 ans

2021· article· fr· W2800441929 on OpenAlexvenueno aff
Catherine Martinet, Laurence Rieben

Bibliographic record

VenueÉducation et francophonie · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWriting and Handwriting Education
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objet de cet article se situe dans le prolongement d’une étude effectuée par Rieben, Ntamakiliro, Gonthier et Fayol (2005) sur l’efficacité de différentes pratiques d’écriture chez des enfants de 5 ans. Ces chercheurs ont montré qu’au bilan psycholinguistique effectué en fin d’année, les résultats des élèves qui ont copié une série de mots pendant la phase d’entraînement ne se différenciaient pas de ceux du groupe contrôle. La présente analyse étudie les 6 048 mots copiés par ces mêmes enfants pendant l’entraînement dans le but de contribuer à expliquer son absence d’effet. Trois analyses ont été effectuées : nombre de mots correctement copiés; fréquence des différents types d’incorrections; relations entre les incorrections et les performances à deux épreuves psycholinguistiques (connaissance des lettres et détection phonémique). Les résultats montrent que les copies présentent un bon niveau qualitatif et qu’il n’existe pas de lien entre la fréquence des différents types d’incorrections et les scores aux épreuves psycholinguistiques, excepté le fait que les enfants qui produisent le plus de lettres non reconnaissables obtiennent un score en connaissance des lettres au bilan initial inférieur à celui des enfants qui en produisent le moins. Les résultats obtenus ne permettent pas d’attribuer le manque d’effet de la copie à des insuffisances des copies elles-mêmes; par conséquent, d’autres hypothèses explicatives devraient être testées.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.437
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.002
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 head0.047
GPT teacher head0.353
Teacher spread0.306 · 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 designObservational
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

Citations8
Published2021
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