La qualité de récits imaginaires d’élèves franco-albertains : étude de l’influence d’un style cognitif préférentiel et d’un soutien relatif aux stratégies rédactionnelles
Bibliographic record
Abstract
Cette étude avait pour but de vérifier l’hypothèse selon laquelle le style cognitif préférentiel d’un élève qu’il soit séquentiel ou simultané est susceptible d’affecter négativement les textes imaginaires produits par ce dernier. L’étude avait également pour objectif de vérifier l’hypothèse selon laquelle un élève ayant appris les stratégies de Cavanagh (2007) et affichant un style cognitif préférentiel séquentiel ou simultané produira des textes de meilleure qualité que celui ayant un style cognitif préférentiel semblable mais qui n’a pas été exposé à ces mêmes stratégies. Pour tester ces hypothèses, nous avons déterminé le style cognitif préférentiel de 45 sujets franco-albertains, soit 33 garçons et 12 filles de 9 ou 10 ans, à l’aide de l’Épreuve verbale d’aptitudes cognitives (ÉVAC) élaborée par Flessas et Lussier (2003). Lors d’un prétest, nous avons divisé les sujets en deux groupes (expérimental et témoin) avant de leur demander d’écrire un récit de fiction. Ensuite, pendant une période de 12 semaines, nous avons enseigné au groupe expérimental les stratégies réunies par Cavanagh (2007). Enfin (lors du post-test), nous avons demandé aux membres des deux groupes de rédiger un dernier récit. Tous les résultats se rapportant aux hypothèses de la présente étude ne sont pas conformes à nos attentes. Finalement, nous proposons des pistes de recherches prometteuses qui permettraient d’éviter certaines embûches rencontrées dans la présente étude.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".