Introduction au numéro thématique « Au-delà des racines : les connaissances morphologiques au service de la littératie »
Bibliographic record
Abstract
L’intérêt accru, et toujours vif, pour les connaissances morphologiques au cours des trois dernières décennies s’explique par leur rôle crucial dans le développement de multiples habiletés cognitives associées à la littératie et à la réussite scolaire, notamment le vocabulaire, l’identification des mots, l’orthographe lexicale et la compréhension en lecture, et ce, auprès de populations variées évoluant dans des contextes linguistiques diversifiés. Si la contribution des connaissances morphologiques au développement de la littératie est désormais solidement établie, de nouvelles interrogations à portée didactique émergent au moment où leur enseignement systématique est vivement souhaité pour faire « son entrée en classe ». S’inscrivant dans cette perspective, le présent numéro thématique met en évidence des avancées empiriques récentes, tout en proposant des pistes susceptibles d’éclairer tant la recherche que l’action éducative en vue d’une intégration plus large de l’enseignement systématique des connaissances morphologiques.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".