L’intervention en lecture interactive pour favoriser le développement du discours narratif : exemple d’intervention auprès d’une enfant concernée par le TSA
Bibliographic record
Abstract
Le développement du discours narratif est un fondement majeur de la compréhension en lecture. Cependant, il appert que les enfants concernés par le TSA ont des difficultés dans la narration, ce qui influe sur leurs habiletés sociales et scolaires. Cette recherche s’intéresse à la portée d’interventions en lecture interactive pour le développement du discours narratif chez l’enfant concerné par le TSA. Une analyse inductive par création de catégories a été faite pour trois séances ciblées réalisées auprès d’une enfant de 11 ans pendant dix mois d’interventions. Les résultats démontrent une complexification des questions posées par l’adulte et des réponses de l’enfant, une évolution dans l’identification des composantes récurrentes du récit et une augmentation des liens de causalité établis dans et entre celles-ci, amenant à considérer l’implantation de cette intervention dans les classes pour soutenir le développement du discours narratif des élèves.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".