Normalisation franco-québécoise d’une batterie d’Évaluation des Compétences de Lecture chez l’Adulte de plus de 16 ans (ECLA 16+)
Bibliographic record
Abstract
La normalisation des outils d’évaluation du langage écrit fait face à certaines lacunes compromettant la fiabilité diagnostique. La batterie d’Évaluation des Compétences de Lecture chez l’Adulte de plus de 16 ans (ECLA 16+) est un outil de dépistage normé sur la base de sujets français de 16 à 18 ans, aux niveaux de scolarité peu distincts. Cette normalisation n’est alors pas représentative de la population franco-québécoise. L’objectif de cette étude était d’établir des normes de l’ECLA 16+ adaptées au Québec, à différents âges (de 16 à 68 ans) et à différents niveaux scolaires (du secondaire à universitaire). Pour cela, la batterie a été administrée à 165 participants franco-québécois répartis selon trois niveaux scolaires et trois tranches d’âge. Des analyses de régressions ont montré des effets de l’âge et du niveau scolaire sur les performances de lecture. Ainsi, l’utilisation de cette normalisation permet d’optimiser l’évaluation des troubles du langage écrit des Franco-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 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 | 0.013 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".