Le portfolio d’écriture du capitaine : un outil qui promeut la rédaction de textes authentiques chez les jeunes scripteurs
Bibliographic record
Abstract
L’amélioration des compétences d’écriture dans une langue seconde (L2) est un processus complexe et laborieux. En enseignement des langues basé sur les tâches (ELBT), nous nous tournons davantage vers les tâches d’écriture qui sont, très souvent, ponctuelles. Pour aider les jeunes apprenants à développer leurs compétences scripturales en s’appuyant sur des tâches de façon régulière et continue, nous proposons le portfolio d’écriture. Cet outil, basé sur le modèle de Mak et Wong (2018), propose cinq phases : la préparation, la collecte, la réflexion, la sélection et l’évaluation. Avec notre portfolio d’écriture du capitaine, les jeunes scripteurs de niveau A2-B1 du Cadre européen commun de références pour les langues suivront les aventures du capitaine en accomplissant une panoplie de tâches tout en ayant du plaisir. L’élève aura à sa disposition une carte au trésor qui propose un parcours à suivre, ainsi que cinq outils du capitaine qui l’aident dans les phases d’écriture.
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 | 0.005 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".