Connaissances métacognitives et stratégies d’autorégulation impliquées dans la révision de textes : construction et validation d’un instrument autorapporté
Bibliographic record
Abstract
La présente recherche a pour but de construire et de valider le Questionnaire des composantes métacognitives de la révision de textes (QCMR) en contexte universitaire. Au total, 451 étudiants de licence (trois premières années à l’université) appartenant à plusieurs domaines d’étude dans une université française ont participé à l’étude. Après une version initiale du questionnaire, qui comportait 41 items, une analyse factorielle exploratoire a révélé 5 facteurs correspondant aux dimensions théoriques envisagées. Une analyse factorielle confirmatoire a validé cette structure, qui mesure les variables suivantes : connaissances métacognitives déclaratives, gestion du temps, autosurveillance, connaissances métacognitives procédurales et recherche d’aide. Un bon niveau de fiabilité a été constaté : des coefficients alpha allant de 0,74 à 0,83 ainsi qu’un degré satisfaisant de stabilité temporelle. Le QCMR possède également une bonne validité prédictive.
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 | 0.058 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; a candidate call from one teacher head, 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".