Perspectives d’un tandem d’enseignantes intégrant l’écriture de genres textuels en français et en anglais au primaire québécois
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les résultats d’une recherche exploratoire dans le cadre de laquelle une enseignante titulaire et une enseignante d’anglais langue seconde œuvrant en sixième année du primaire québécois en anglais intensif ont coenseigné deux séquences sur l’écriture de genres textuels (la recommandation d’une œuvre narrative et la lettre d’opinion) de manière simultanée et intégrée, en français et en anglais. À partir de données issues d’entrevues individuelles semi-dirigées réalisées à la suite de la mise en œuvre de chaque séquence, nous mettons en exergue le point de vue des enseignantes quant aux paramètres des séquences intégrées, au vécu des élèves qui ont pris part aux séquences et à l’intégration des langues dans un contexte de coenseignement.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".