Littératie universitaire en milieu francophone minoritaire : vers une amélioration des habiletés scripturales
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières décennies, l’expérience étudiante en milieu universitaire est apparue comme un élément essentiel quant au maintien et à la réussite des études postsecondaires. La recherche, dans ce domaine, montre l’importance de bien maîtriser la rédaction de textes universitaires pour assurer le maintien aux études en français des étudiants francophones. Dans ce contexte, la littératie universitaire émerge comme un paramètre fondamental. Peu de recherches portent sur la transition vers les études postsecondaires des francophones en milieu minoritaire et leur appropriation de la littératie universitaire. Cet article présente l’analyse de données provenant d’un projet pilote mené en contexte universitaire avec des francophones de milieux minoritaires portant sur le besoin d’appuis pédagogiques en matière de littératie universitaire. Le corpus de notre étude est constitué d’écrits d’étudiants ayant suivi un cours qui visait à s’approprier les pratiques sous-jacentes à la littératie universitaire. Les résultats ont montré que la participation au cours mène généralement à une amélioration des habiletés scripturales requises en milieu universitaire.
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".