Quel est le rapport à l’écrit d’enseignants en sciences humaines au collégial?
Bibliographic record
Abstract
Mieux connaître le rapport à l’écrit des enseignants est un préalable à des changements de pratiques mobilisant les processus de lecture/écriture des étudiants adéquats. Cela peut servir à dégager des pistes d’intervention susceptibles d’amener des changements dans les pratiques d’accompagnement. L’objectif de cette recherche est de comprendre le rapport à l’écrit des enseignants. Pour répondre à cet objectif, une recherche descriptive a été conduite sous la forme d’une enquête par questionnaire (n=84) et par entrevues (n=13). Les résultats montrent à quel point les enseignants reconnaissent l’importance du développement des compétences à l’écrit de leurs étudiants et permettent d’identifier certaines difficultés dans les pratiques déclarées d’accompagnement des étudiants.
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 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 | 0.013 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".