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Record W6991908711

Initier les élèves à l’écriture d’un récit de vie. Étude de cas à propos du développement des habiletés historiennes et littéraires d’élèves du primaire.

2023· other· fr· W6991908711 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueR-libre (Université Téluq) · 2023
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical correctnessLimitingContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article porte sur l’analyse de récits historiens écrits par des élèves du primaire dans une école du Québec. Après avoir réalisé une entrevue avec un de leurs grands-parents, ils ont été amenés à écrire le récit de la vie de celui-ci. Ces récits ont fait l’objet d’une double analyse et ce en vue de mettre en évidence les traces de leurs habiletés sur le plan de l’écriture historienne et de l’écriture littéraire. \nL’étude atteste des habiletés en matière d’écriture historienne et d’écriture littéraire dont les élèves sont capables dès lors que le récit du passé est confié à leur écriture et non à l’enseignant ou au manuel. \nDans les limites d’une étude de cas, on peut affirmer que les élèves qui y ont participé maitrisent plusieurs habiletés de l’écriture historienne au plan narratif mais aussi certaines habiletés d’ordre argumentatif. Tout en produisant un récit historien, ayant donc une valeur documentaire et référentielle, les élèves ont aussi fait montre de certaines habiletés littéraires et ont parfois manifesté leur désir et leur plaisir de raffiner leur écriture. Il est possible que la qualité de leur écriture, qui dépasse largement ce que les élèves du primaire produisent d’habitude en classe, soit attribuable à la dimension affective du projet. En effet, l’écriture du récit a impliqué un dialogue familial intergénérationnel et a été investie d’une valeur symbolique, car elle renferme des pans de vie de l’histoire familiale.

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: Case report · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.552
Threshold uncertainty score0.902

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0120.006
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.002

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.219
Teacher spread0.206 · 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 designCase report
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
Published2023
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