L'élaboration, l'évaluation et la mise à l'essai d'une séquence didactique visant le développement d'une posture d'auteur chez des scripteurs de premier cycle du secondaire
Bibliographic record
Abstract
Dans ce mémoire de recherche, nous avons élaboré une séquence didactique en écriture littéraire visant le développement d’une posture d’auteur chez des élèves du premier cycle du secondaire en s’appuyant sur les six traits d’écriture et sur l’approche « écrire à la manière d’un auteur » (Culham, 2005 ; Margalla-Gonzalez, 2009 ; Chenard-Guy, 2010). Cette séquence didactique a été évaluée par des experts du milieu scolaire québécois ainsi que par des spécialistes en didactique de la lecture et de l’écriture littéraires. Puis elle a été modifiée suivant les résultats de l’évaluation avant d’être mise à l’essai par une enseignante du secondaire. Lors de cette expérimentation, les élèves ont, à travers la lecture des textes policiers, découvert les six traits de l’écriture : les idées, l’organisation du texte, le choix des mots, la structure des phrases, les conventions linguistiques et la voix (Culham, Spandel, 2005 ; Rog et Kropp, 2015). _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : recherche-développement, posture d’auteur, secondaire, séquence didactique, écriture à la manière d’un auteur, approche des traits d’écriture, lecture et écriture littéraires
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 | 0.007 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".