Impact des perturbations scolaires au cours des années 2020-2021 sur les apprentissages en lecture en 4e année du primaire
Bibliographic record
Abstract
La Covid-19 et les mesures mises en place ont affecté les enseignements. Les épreuves standardisées ayant été annulées au Canada, nous avons peu d’informations sur l’ampleur des pertes d’apprentissage. Les apprentissages en lecture ont été évalué auprès de 10 880 élèves de 9-10 ans lors d’une épreuve ministérielle de 2019, réutilisée en juin 2021. On observe une baisse de 8,3 points de pourcentage en lecture entre juin 2019 et juin 2021. La taille de l’écart varie en fonction de la performance à l’épreuve: la différence est maximale pour le décile inférieur, modérée pour les déciles intermédiaires et nulle pour les déciles supérieurs. Les garçons ont subi une baisse plus importante relativement aux filles. Les perturbations pandémiques ont entrainé une baisse des performances en lecture pour les enfants, en particulier pour les plus vulnérables. Un suivi de l’évolution de la performance permettra de réduire les écarts causés par les perturbations.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".