Effets du programme « Des mots pour les maux » auprès d’élèves à risque ou présentant une dyslexie : une étude pilote
Bibliographic record
Abstract
La présente étude exploratoire évalue les effets du programme Des mots pour les maux : un programme adapté au français et visant la rééducation de différentes composantes du langage écrit sur les correspondances graphophonologiques et les représentations orthographiques, auprès de six élèves ayant une dyslexie ou à risque de présenter un tel trouble. L’étude se déroule en 2 phases durant lesquelles 6 mesures sont prises : phase 1 (au début de l’étude, et après 3 et 6 semaines d’orthopédagogie habituelle) et phase 2 (après 8, 16 et 24 semaines du programme testé), afin d’évaluer les compétences avant et après l’introduction du programme. Les résultats semblent indiquer que le programme améliore en partie les correspondances graphophonologiques en lecture, et plus particulièrement les représentations orthographiques en lecture et en orthographe après 16 semaines d’intervention. Cette étude démontre ainsi que les élèves à risque de présenter une dyslexie ou ayant une dyslexie pourraient tirer profit du programme.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".