Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
L’évaluation des apprentissages scolaires est actuellement en mutation. Si la distinction entre l’évaluation sommative et l’évaluation formative introduite par Scriven (1967) demeure utile, les approches et les procédés d’évaluation se sont considérablement diversifiés. Dans cet article, nous accordons une attention particulière à trois formes d’évaluation formative centrées sur les élèves qui sont à risque d’affronter des difficultés dans leurs premiers apprentissages de la lecture : le dépistage précoce, le dépistage continu et l’analyse approfondie des difficultés en lecture. Nous relevons d’abord ce que ces procédés d’évaluation ont en commun. Puis, nous décrivons les caractéristiques distinctives de chaque procédé. Enfin, nous discutons les conséquences de la mise en œuvre de ces procédés d’évaluation sur les décisions en milieu scolaire.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.012 |
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 it