Bibliographic record
Abstract
Chères lectrices et lecteurs de la Revue canadienne de l'éducation (RCÉ), Avec l'été et son rythme de travail moins soutenu, nous vous proposons un numéro entièrement en français, dans lequel vous pourrez lire dix articles portant sur différents contextes et facteurs du domaine de l'éducation, organisés en ordre d'enseignement.Les deux premiers articles de ce numéro traitent de l'émergence de l'écrit au préscolaire.D'abord, Krasimira Marinova et Christian Dumais ont mesuré les effets d'un modèle d'enseignement par situations d'apprentissage issues du jeu de type « faire semblant » sur les habiletés et connaissances soutenant l'émergence de l'écrit chez des élèves de maternelle.Dans le cadre d'une recherche quasi expérimentale et grâce à un échantillon important d'élèves participants (n = 363), les auteurs mettent en évidence l'avantage du jeu par rapport à un enseignement direct, relevant d'une approche « scolarisante », particulièrement pour le développement d'éléments en lien avec les fonctions informative, interpersonnelle et imaginative de la lecture et de l'écriture.Hélène Beaudry et Annie Charron, pour leur part, se sont penchées sur des facteurs d'ordres physique et interactif de l'environnement de classes de maternelle favorisant l'émergence de l'écrit.Pour ce faire, elles ont d'abord identifié six classes dont l'environnement avait été jugé de bonne qualité parmi 30 classes observées.Ces six
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.344 | 0.175 |
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".