Les capacités inférentielles en situation de compréhension de récits : l’importance de s’adapter aux niveaux scolaires considérés
Bibliographic record
Abstract
Cette étude examine les pratiques d’évaluation des capacités inférentielles des jeunes enfants durant la compréhension de récits. L’objectif est de se questionner sur la présence de différences développementales classiquement rapportées entre des enfants de différents âges évalués à partir d’un même récit. Plutôt que de s’inscrire seulement dans cette même perspective, cette étude propose d’explorer la pertinence de s’adapter au niveau scolaire des élèves pour évaluer précisément leurs capacités inférentielles. Les capacités inférentielles de 349 élèves de 5 à 8 ans ont été sondées, soit à partir d’un récit qui correspondait à leur niveau scolaire, soit à partir d’un récit d’un niveau scolaire différent du leur. Les résultats révèlent que lorsque les élèves de différents niveaux scolaires sont évalués à l’aide d’un même récit, ils présentent des différences de réussite. Cependant, lorsque les élèves sont évalués avec un récit adapté à leur niveau scolaire, aucune différence n’est observée entre les classes d’âge étudiées.
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 | 0.009 | 0.051 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".