Effets de l’utilisation de la littérature jeunesse sur les compétences d’élèves présentant une déficience intellectuelle de sévère à profonde sur l’engagement en contexte de littératie, de communication et de compréhension
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation de la littérature jeunesse semble avoir des effets positifs sur le développement des compétences en littératie, notamment par la lecture à haute voix. Le développement de compétences en littératie est indispensable pour la participation sociale de tout individu, dont ceux présentant une déficience intellectuelle. Pour être efficace, l’enseignement auprès de ces derniers doit être intensif, ciblé et contextualisé. La littérature jeunesse offre ce contexte. Cette étude descriptive et exploratoire a été réalisée auprès de 12 élèves présentant une déficience intellectuelle qui ont été mis en contact avec la littérature jeunesse pendant 10 semaines. La méthode repose sur une approche collaborative avec un devis prétests et posttests qui permettent d’explorer les effets de l’enseignement sur l’engagement des élèves en contexte de littératie, la communication et la compréhension. Les résultats montrent que plusieurs élèves ont amélioré leurs habiletés à communiquer et que les enseignantes ont perçu l’intervention comme un moment important pour communiquer avec les élèves. Ces résultats consolident ceux d’autres études, indiquant que le contact avec la littérature jeunesse peut soutenir le développement de la communication et de la compréhension du discours oral chez l’élève.
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 | 0.006 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".