Les corpus littéraires utilisés par les enseignants du premier cycle du primaire au Québec : résultats d’une enquête nationale
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, la compétence Apprécier des œuvres littéraires est considérée dans le programme officiel comme le lieu d’orchestration des compétences à lire, à écrire et à communiquer oralement au primaire. À quels types d’objets littéraires, de supports et de matériels de lecture ainsi que de corpus les enseignants recourent-ils pour déployer cette compétence? Pour répondre à cette question, nous avons examiné les réponses de 206 enseignants du premier cycle du primaire ayant participé à une enquête d’envergure nationale. Les résultats montrent que les corpus d’œuvres et d’auteurs sont très éclatés et que les œuvres littéraires intégrales sur support papier ainsi que les genres narratifs (albums et contes) dominent selon les pratiques déclarées par ces enseignants.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".