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Record W4415828072 · doi:10.37571/2025.0304

Influence de la conscience morphologique sur la littératie et la réussite scolaire : Une étude longitudinale auprès d’élèves de première année de cycle secondaire

2025· article· fr· W4415828072 on OpenAlexvenueno aff
Pauline Quémart, Louise Chaussoy, Éric Lambert

Bibliographic record

VenueDidactique · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWriting and Handwriting Education
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsConscienceOccupational trainingValidation test

Abstract

fetched live from OpenAlex

La conscience morphologique joue un rôle central dans l’apprentissage du langage écrit. Toutefois, sa contribution aux différentes composantes de la littératie a été peu étudiée en français, en particulier au début du cycle secondaire. De plus, les relations spécifiques entre conscience morphologique, compétences en langage écrit et réussite scolaire demeurent encore peu explorées. La présente étude examine ces liens auprès de 60 élèves francophones scolarisés en première année de cycle secondaire (classe de 6e en France). La conscience morphologique a été mise en relation avec les compétences en orthographe, fluence en lecture, compréhension écrite, ainsi qu’avec la réussite scolaire. Les analyses de régression révèlent que, si la conscience morphologique ne prédit pas directement la réussite scolaire, elle explique une part significative de la variance des trois dimensions du langage écrit, dont le niveau orthographique, qui s’avère être un prédicteur important de la réussite en fin d’année. Ces résultats soulignent l’importance de la conscience morphologique dans les apprentissages au cycle secondaire. Ils montrent également l’intérêt de renforcer cette compétence chez les élèves afin de favoriser leur réussite.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.106
Threshold uncertainty score0.210

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.317
Teacher spread0.308 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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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Citations0
Published2025
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