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Record W4408427983 · doi:10.53967/cje-rce.6505

La qualité de l’environnement physique et interactif de classes de maternelle 4 ans à temps plein en milieu défavorisé : regard sur la place octroyée aux livres et à la lecture au sein de six classes

2025· article· fr· W4408427983 on OpenAlexaffvenue
Hélène Beaudry, Annie Charron

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Technology Integration
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La littérature scientifique reconnaît la qualité de l’environnement éducatif de la classe comme primordiale pour soutenir l’émergence de l’écrit chez les enfants d’âge préscolaire (Guo et al., 2013). Cette recherche qualitative descriptive vise à brosser un portrait de la qualité de l’environnement éducatif dans ses dimensions physique et interactive au regard des livres et de la lecture au sein de classes québécoises de maternelle 4 ans à temps plein en milieu défavorisé, dont l’environnement éducatif est généralement de bonne qualité. Le groupe de recherche a sélectionné six classes parmi un plus large échantillon de trente classes où on avait évalué la qualité de l’environnement éducatif dans une plus vaste étude. Pour évaluer cette qualité, l’outil d’observation ELLCO Pre-K (Smith et al., 2008) a été utilisé, notamment pour recueillir des données qualitatives issues de : 1) prises de notes pour le domaine « Livres et lecture », 2) photographies des classes et 3) entrevues semi-dirigées menées auprès des enseignantes. Une analyse par catégories conceptualisantes des données qualitatives se rapportant aux livres et à la lecture a permis de dégager des forces, comme la fréquence des lectures interactives animées par les enseignantes, et des défis, notamment au regard de la quantité de livres disponibles au coin 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.

How this classification was reachedexpand

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.551
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.026
GPT teacher head0.338
Teacher spread0.312 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2025
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