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Record W4297494254 · doi:10.1522/rhe.v6i1.1231

Lire et écrire en réseau : exemple d’une séquence didactique en français au primaire en appui au développement des compétences globales et numériques

2022· article· fr· W4297494254 on OpenAlexaffvenueabout
Sophie Nadeau-Tremblay, Stéphane Allaire

Bibliographic record

VenueRevue hybride de l éducation · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis plus de 20 ans, l’initiative École en réseau (ÉER) déploie le travail collaboratif intra et interclasses au primaire et au secondaire partout au Québec (Allaire et Laferrière, 2013 ; Laferrière et al., 2006). Des enseignants engagés y développent des projets éducatifs novateurs pour favoriser l’apprentissage et l’engagement des élèves ainsi que leur propre développement professionnel (Allaire et al., 2009). Après un bref historique de l’initiative ÉER, l’article présente une séquence d’activités interclasses sous l’angle du développement des compétences à « Lire, Écrire et Apprécier des œuvres littéraires ». L’écriture collaborative constitue un levier reliant le cadre de référence des compétences globales (Conseil des ministres de l’Éducation [Canada], 2016) et des dimensions de la compétence numérique (gouvernement du Québec, 2019) dans les milieux éducatifs au primaire, tant chez les élèves que chez les enseignants. À travers des rencontres en visioconférence et des moments d’écriture en classe, seuls et en collaboration, les élèves contribuent à la coélaboration de connaissances d’une communauté d’apprentissage engagée. Des apports et défis sont relevés afin de soutenir la mise en place d’une telle initiative pédagogique.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.490
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.051
GPT teacher head0.374
Teacher spread0.323 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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