Valoriser le récit familial des élèves du primaire pour les initier à l’écriture de l’histoire : le projet « Partageons l’histoire »
Bibliographic record
Abstract
Cet article, présenté sous forme d’un récit d’expérience, rend compte d’un projet en cours de déroulement dans une classe multiâge de 26 élèves d’une école primaire Montessori. Il consiste en la réalisation par les élèves d’une entrevue avec une personne âgée de leur famille et la rédaction d’un récit. Dans un premier temps, nous exposons la place de l’histoire orale préconisée par le programme d’univers social au primaire. Ensuite, nous faisons état du cadre théorique qui guide notre recherche et qui a trait à la pertinence et aux modalités de l’histoire orale dans l’enseignement de l’univers social, ainsi qu’aux distinctions entre le récit de vie et le récit historien. Dans un troisième temps, nous rendons compte du déroulement du projet et des premiers résultats. Ils concernent les apports possibles de ce type de démarche sur le plan de la motivation et des apprentissages en univers social.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".