Environnement physique en littératie en milieu de garde enrichi par le personnel éducateur à la suite d’un développement professionnel
Bibliographic record
Abstract
Cette étude visait à décrire les adaptations de l’environnement réalisées par le personnel éducateur d’un centre de la petite enfance (CPE) pour soutenir les habiletés en littératie des enfants de leur groupe lors des activités quotidiennes, et ce, à la suite d’un développement professionnel (formation et accompagnement). Le remplissage d’un questionnaire avant et après la démarche de développement professionnel ainsi que la tenue d’un journal de bord par les quatre éducatrices participantes ont permis de recueillir les données analysées. L’analyse qualitative révèle qu’à la suite du développement professionnel, la variété et la quantité des adaptations de l’environnement proposées par les éducatrices ont augmenté, notamment sur le plan des écrits imprimés environnementaux ainsi que du matériel en littératie mis à la disposition des enfants. En conclusion, l’enrichissement de l’environnement physique en littératie permettrait entre autres aux enfants d’accéder eux-mêmes au matériel, ce qui favoriserait leur intérêt et leur implication pour les activités d’éveil à la lecture et à l’écriture.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".