Bibliographic record
Abstract
Le présent article propose l’examen des conduites adoptées par de jeunes élèves de la troisième année du primaire dans la résolution de problèmes de multiplication simples, avant même que son enseignement ne débute en classe. Soumis à des tâches où entre en jeu un opérateur multiplicatif, ces élèves ont recours à des procédés nombreux et variés qui témoignent de l’existence de différents modèles de représentation des relations multiplicatives, soit les modèles additif, mixte et multiplicatif. Ces modèles prennent appui sur des connaissances acquises dans le cadre d’activités antérieures relatives à la numération et aux structures additives. L’examen de quelques conduites de sujets met en évidence les actions et les verbalisations utilisées pour illustrer les modèles identifiés. Cette recherche tire profit des théories et études piagétiennes, des concepts féconds de la psychologie sociale, de même que des travaux en didactique des mathématiques, pour interpréter les construits mathématiques des sujets et suggérer des pistes d’action pour l’enseignement.
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 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".