MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3005058274 · doi:10.3917/nresi.087.0075

Relation perçue entre l’utilisation de technologies d’aide et la perception de soi, le sentiment d’efficacité personnelle et l’anxiété aux évaluations en situation d’écriture

2020· article· fr· W3005058274 on OpenAlexaff
Michelle Dumont, Nadia Rousseau, Stacey Paquin, Priscilla Boyer, Brigitte Stanké

Bibliographic record

Venue˜La œNouvelle revue Éducation et société inclusives/˜La œNouvelle revue Éducation et société inclusives · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWriting and Handwriting Education
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nombre d’élèves éprouvent d’importantes difficultés en production écrite. Parmi les facteurs aggravants, notons la dyslexie/dysorthographie. L’utilisation des Technologies d’aide (Td’A) comme mesure d’adaptation au développement des compétences rédactionnelles chez ces élèves est alors fortement recommandée. Cette recherche longitudinale examine les apports et les limites des Td’A en écriture sur la perception de soi, le sentiment d’efficacité personnelle et l’anxiété aux évaluations d’élèves dyslexiques/dysorthographiques (N = 27) âgés de 12 à 13 ans. Tant au début qu’à la fin de l’année scolaire, les résultats indiquent que les élèves ayant la possibilité d’utiliser une Td’A en situation d’écriture manifestent une perception de soi et un sentiment d’efficacité personnelle significativement plus élevés que lorsqu’ils en sont privés. De plus, son utilisation s’avère prometteuse puisqu’elle est associée à moins d’anxiété aux évaluations aux deux temps de mesure. Les résultats obtenus sont discutés en lien avec des actions à encourager dans les écoles.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.590
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0050.001
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.047
GPT teacher head0.363
Teacher spread0.316 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations1
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venue˜La œNouvelle revue Éducation et société inclusives/˜La œNouvelle revue Éducation et société inclusivesSame topicWriting and Handwriting EducationFrench-language works237,207