L'Évaluation de la production écrite en français intensif: critères et résultats
Bibliographic record
Abstract
Le présent article traite de l'évaluation de la production écrite des élèves de 6e année qui ont participé, durant trois ans, au projet de recherche sur le français intensif, à Terre-Neuve-et-Labrador (1998 2001). Les trois questions suivantes sont examinées: le niveau atteint par les élèves en production écrite; la relation entre le nombre d'heures d'enseignement et le niveau atteint en production écrite; et le développement équilibré de la précision et de l'aisance en production écrite. L'instrument utilisé est une composition écrite qui a recours au processus d'écriture (13 critères). Les résultats, après trois ans, montrent que: (1) les élèves ont atteint un niveau moyen de performance semblable aux élèves québécois francophones au niveau de la 3e année et demie (3.5); (2) les élèves qui ont au moins 250 heures d'enseignement atteignent un niveau de performance significativement plus élève, tant en précision qu'en aisance; et (3) un équilibre entre la précision et l'aisance peut être atteint en production écrite, mais il ne l'est pas toujours, car les démarches d'enseignement utilisées en salle de classe constituent un important facteur qui influence les résultats obtenus.
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 | 0.011 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".