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Record W2914941251 · doi:10.4000/corpus.3818

ÉQOL : Une nouvelle base de données québécoise du lexique scolaire du primaire comportant une échelle d’acquisition de l’orthographe lexicale

2019· article· fr· W2914941251 on OpenAlexaffabout
Brigitte Stanké, Marine Le Mené, Stefano Rezzonico, André C. Moreau, Christian Dumais, Julie Robidoux, Camille Dault, Phaedra Royle

Bibliographic record

VenueCorpus · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWriting and Handwriting Education
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec en OutaouaisUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Par son rôle déterminant dans la réussite scolaire et professionnelle, ainsi que dans l’insertion sociale, l’apprentissage de l’orthographe lexicale représente un défi majeur pour les élèves du primaire. Dans ce contexte, nombreux sont les enseignants, orthophonistes et chercheurs à s’intéresser à la question des outils utiles à son enseignement et à son apprentissage, et à avoir recours notamment à des bases de données lexicales. Bien qu’elles constituent un apport considérable pour le domaine, les ressources existantes souffrent de plusieurs insuffisances. D’une part, elles s’appuient sur des corpus de référence peu représentatifs du lexique scolaire auquel les élèves sont exposés au primaire, et d’autre part, elles ne permettent pas aux utilisateurs de déterminer la façon dont se développe l’acquisition de l’orthographe lexicale. À la lumière de ces constats, nous avons élaboré une ressource lexicale hybride, rendant compte à la fois de la fréquence et des caractéristiques linguistiques du lexique scolaire présent dans les manuels du primaire au Québec et, pour une partie des mots de ce lexique, de la capacité des élèves à les orthographier à chaque niveau du primaire. Dans cet article, nous revenons dans un premier temps sur la méthodologie d’élaboration de cette nouvelle base de données - nommée ÉQOL - dotée d’une Échelle Québécoise d’acquisition de l’Orthographe Lexicale, à l’origine de la création de la base de données. Dans un deuxième temps, nous évaluons l’apport de cet outil. La comparaison de notre base de données (Stanké, Royle, Rezzonico, Moreau, Dumais & Le Mené 2018) à des outils existants (trois bases de données et une échelle d’acquisition lexicale) témoigne de la pertinence de la création d’un outil propre au lexique scolaire adressé aux élèves du primaire et de la nécessité d’utiliser une nouvelle échelle d’acquisition de l’orthographe lexicale, spécifique aux compétences orthographiques des élèves québécois.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Dataset · Consensus signal: Dataset
Teacher disagreement score0.912
Threshold uncertainty score0.175

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0100.008
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0040.006
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0360.012

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.236 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreDataset

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
Published2019
Admission routes2
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