Connaissances grammaticales et performances en écriture chez des étudiants entrant à l’université
Bibliographic record
Abstract
Afin de mieux soutenir les étudiants entrant à l’université avec des difficultés en écriture, nous avons exploré le lien entre connaissances grammaticales et performances en écriture. 132 étudiants ont réalisé un test de connaissances grammaticales conçu et articulé selon quatre tâches liées aux catégories et aux fonctions grammaticales. Chaque étudiant a également rédigé deux textes dans lesquels nous avons déterminé le nombre moyen d’erreurs par 100 mots (globalement et pour 64 catégories d’erreurs). Le test de grammaire présente un taux de réussite de 47 %. Les étudiants connaissent bien les fonctions grammaticales sujet et complément de phrase, mais pas les fonctions complément du nom ou de l’adjectif. Ils peinent à délimiter certains groupes syntaxiques. Les étudiants ayant 60 % et plus au test de grammaire font en moyenne 2,3 erreurs par 100 mots, alors que ceux ayant moins de 60 % au test font 3,4 erreurs par 100 mots ; cette différence est significative. Les résultats suggèrent également un lien entre certaines connaissances sur le GN et le CD et de meilleures performances dans des contextes d’erreurs fréquentes.
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 | 0.003 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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".