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Record W4385816226 · doi:10.37213/cjal.2023.32826

Évaluer la compréhension en lecture d’un récit et d’un texte informatif auprès d’élèves de 8 ans

2023· article· fr· W4385816226 on OpenAlex
Catherine Turcotte, Nathalie Prévost, Pier‐Olivier Caron

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Applied Linguistics · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicEducational Strategies and Epistemologies
Canadian institutionsUniversité TÉLUQUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cette étude, des tests de compréhension en lecture d'un récit et d’un texte informatif ont été créés à partir de modèles théoriques communs et en suivant des étapes de conception précises (DeVellis, 2003). Ils furent administrés auprès de 401 élèves francophones de 8 ans. Les données recueillies ont subi des analyses par items, factorielles et multiniveaux. Ceci a permis d’examiner les taux de réussite aux tests, de mieux déterminer leurs composantes et de les comparer afin de comprendre leur portée pour la communauté praticienne et scientifique. Les résultats révèlent que les deux tests ont une structure factorielle semblable. Or, les questions ouvertes suscitant des inférences anaphoriques, causales et lexicales sont plus ardues à réussir, surtout dans le test utilisant un texte informatif. Ces nouveaux instruments peuvent contribuer à dégager des pistes d’enseignement et favoriser la transition entre le premier et le deuxième cycle du primaire en lecture.

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.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.653
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.022
GPT teacher head0.300
Teacher spread0.278 · 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