Utilisation du vocabulaire grammatical dans des entretiens métagraphiques d’élèves de troisième
Bibliographic record
Abstract
Nous étudions le vocabulaire grammatical utilisé par des élèves de la quatrième année du secondaire français lors d’entretiens sur les procédures ou représentations métagraphiques mobilisées lorsqu’ils orthographient. Le vocabulaire utilisé est emprunté à la grammaire scolaire. Sa densité et sa pertinence varient beaucoup. Certains termes utilisés dès l’école primaire sont maitrisés par une proportion étonnamment faible d’élèves. Ainsi adjectif n’est utilisé de manière pertinente que dans 76,2 % des occurrences, pronom dans 58,3 % et déterminant dans 52,4 %. Afin d’évaluer le rôle de ce vocabulaire dans l’analyse orthographique des élèves, des tests de corrélation ont été effectués pour mettre en relation d’une part la réussite orthographique et d’autre part la diversité des termes grammaticaux utilisés de façon pertinente, le nombre de procédures de substitution et le nombre d’analyses syntaxiques. Toutes ces corrélations se sont révélées positives et significatives, mais les analyses syntaxiques sont plus fortement corrélées à la réussite orthographique. L’utilisation du vocabulaire grammatical ne se révèle pas indispensable puisque certains élèves orthographient correctement sans y avoir recours, mais il est notable qu’aucun élève ayant recours à du vocabulaire pertinent n’aboutisse à un grand nombre d’erreurs. Ces résultats valident donc l’intérêt du recours à un vocabulaire grammatical précis à l’appui d’analyses syntaxiques pour développer la performance orthographique.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".